Mark Landry的旅程：從Kaggle到H2O.AI-分析Vidhya

這一領先的數據劇集以H2O.AI的數據科學與產品傑出總監Mark Landry和著名的Kaggle Grandmaster。馬克（Mark）對AI的演變提供了獨特的看法，利用他的最高kaggle排名和豐富的經驗。本文探討了他的旅程，從數據科學競爭到他當前的領導角色，突出了他的成功和行業影響。

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我們與馬克·蘭德里（Mark Landry）對話的關鍵要點：

• 數據科學競爭對於發展諸如快速解決問題和防止過度擬合的實踐技能非常寶貴。
• 易於獲得現代機器學習的訪問需要在用戶友好與嚴格的驗證和測試之間保持平衡。
• 生成的AI和LLM正在改變現實世界，但是它們的應用要求遵守合理的統計原則。
• AI正在徹底改變文檔處理和自動化，多模型模型導致了準確性和效率的指控。
• 有抱負的數據科學家應獲得實踐經驗，並在該領域積極實驗。

加入我們的未來，通過數據會話與AI和數據科學領導者進行有見地的討論！

深入了解我們與馬克·蘭德里的對話：

數據科學競爭如何塑造您的職業生涯？

我的道路有些不尋常。經過七年的計算機科學，報告分析和倉庫，我通過自學來追求對AI的興趣。 Kaggle比賽是關鍵的。他們的可及性和解決問題的焦點吸引了我。這些激烈的經歷促進了一種快速解決問題的方法 - 在有限的時間內，在現實情況下必不可少。在比賽中磨練的技能，例如識別和緩解過度擬合，直接轉化為我在H2O.AI的工作。

AI進步如何改變了比賽的作用？

比賽一直以學習和解決問題為中心。 AI的進步提高了其相關性。機器學習的可訪問性是一把雙刃劍：易於啟動，但容易捷徑。競賽強調適當的驗證和測試 - 對於生產就緒的模型至關重要。該學科為我在H2O.AI的角色提供了信息，以確保強大的可靠產品。

是什麼讓您對生成的AI和LLM最興奮？

生成AI和LLM的進展令人嘆為觀止。像GPT-3和GPT-4這樣的模型已經使AI民主化。在存在炒作的同時，現實世界的應用是不可否認的。他們的可訪問性釋放了新的可能性，但是負責使用的使用需要在統計和測試方面具有良好的基礎。

您如何設想AI在文檔處理和自動化發展中的作用？

AI正在轉換文檔處理和自動化。 LLMS和Vision Transformers自動化以前手動，容易出錯的任務。有關特定文檔類型和佈局的培訓模型特別有前途。在H2O.AI上，我們正在探索將視覺和語言結合起來的多模型模型，以更準確，有效的文檔AI解決方案。

您對有抱負的數據科學家和AI從業人員有什麼建議？

簡單：參與。人工智能比以往任何時候都更容易訪問，而動手體驗至關重要。參加比賽，嘗試LLM，解決現實世界中的問題 - 沉浸於自己並通過做學習。不要過度思考；開始建立，測試和學習。

綜上所述：

馬克·蘭德里（Mark Landry）的旅程展示了AI的變革力量及其革新各個行業的潛力。他的經驗強調了在生成AI時代以數據驅動的解決問題和嚴格測試的重要性。他對競賽，汽車和文檔AI的見解為未來提供了路線圖，強調了可訪問性和強大的數據科學實踐之間的平衡。馬克的願景激發了我們打開AI的全部潛力。

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