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

这一领先的数据剧集以H2O.AI的数据科学与产品杰出总监Mark Landry和著名的Kaggle Grandmaster。马克（Mark）对AI的演变提供了独特的看法，利用他的最高kaggle排名和丰富的经验。本文探讨了他的旅程，从数据科学竞争到他当前的领导角色，突出了他的成功和行业影响。

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我们与马克·兰德里（Mark Landry）对话的关键要点：

• 数据科学竞争对于发展诸如快速解决问题和防止过度拟合的实践技能非常宝贵。
• 易于获得现代机器学习的访问需要在用户友好与严格的验证和测试之间保持平衡。
• 生成的AI和LLM正在改变现实世界，但是它们的应用要求遵守合理的统计原则。
• AI正在彻底改变文档处理和自动化，多模型模型导致了准确性和效率的指控。
• 有抱负的数据科学家应获得实践经验，并在该领域积极实验。

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深入了解我们与马克·兰德里的对话：

数据科学竞争如何塑造您的职业生涯？

我的道路有些不寻常。经过七年的计算机科学，报告分析和仓库，我通过自学来追求对AI的兴趣。 Kaggle比赛是关键的。他们的可及性和解决问题的焦点吸引了我。这些激烈的经历促进了一种快速解决问题的方法 - 在有限的时间内，在现实情况下必不可少。在比赛中磨练的技能，例如识别和缓解过度拟合，直接转化为我在H2O.AI的工作。

AI进步如何改变了比赛的作用？

比赛一直以学习和解决问题为中心。 AI的进步提高了其相关性。机器学习的可访问性是一把双刃剑：易于启动，但容易捷径。竞赛强调适当的验证和测试 - 对于生产就绪的模型至关重要。该学科为我在H2O.AI的角色提供了信息，以确保强大的可靠产品。

是什么让您对生成的AI和LLM最兴奋？

生成AI和LLM的进展令人叹为观止。像GPT-3和GPT-4这样的模型已经使AI民主化。在存在炒作的同时，现实世界的应用是不可否认的。他们的可访问性释放了新的可能性，但是负责使用的使用需要在统计和测试方面具有良好的基础。

您如何设想AI在文档处理和自动化发展中的作用？

AI正在转换文档处理和自动化。 LLMS和Vision Transformers自动化以前手动，容易出错的任务。有关特定文档类型和布局的培训模型特别有前途。在H2O.AI上，我们正在探索将视觉和语言结合起来的多模型模型，以更准确，有效的文档AI解决方案。

您对有抱负的数据科学家和AI从业人员有什么建议？

简单：参与。人工智能比以往任何时候都更容易访问，而动手体验至关重要。参加比赛，尝试LLM，解决现实世界中的问题 - 沉浸于自己并通过做学习。不要过度思考；开始建立，测试和学习。

综上所述：

马克·兰德里（Mark Landry）的旅程展示了AI的变革力量及其革新各个行业的潜力。他的经验强调了在生成AI时代以数据驱动的解决问题和严格测试的重要性。他对竞赛，汽车和文档AI的见解为未来提供了路线图，强调了可访问性和强大的数据科学实践之间的平衡。马克的愿景激发了我们打开AI的全部潜力。

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