Yapay zeka ile ilgileniyorsanız, Kaggle'ı duymuşsunuzdur. Google'ın sahip olduğu platform, AI kodlayıcılarının komut dosyalarını paylaşmasına, projelerde rekabet etmesine ve birbirlerine destek ve geri bildirim sağlamasına olanak tanır. Platformun, genellikle nakit ödüller kazanmak için yarışmalarda birbirleriyle rekabet eden bir milyondan fazla üyesi var. Platformun liderlerinden biri Mikel Bober-Irizar'dır. Kodlayıcı, yarışmalarda 4. sırada ve "Kernel Masters" platformunda 2. sırada yer alıyor. Ortaya çıkan yapay zeka dehası, girdiği 35'in üzerinde yarışmada kendini kanıtladı. Aynı platformda yinelenen reklamları tespit etmek için bir algoritma geliştirme yarışmasında Bober-Irizar 2. oldu.
Aklınızda bir Google veya Apple mühendisinin boş zamanlarını becerilerini geliştirmek için kullandığı bir resim varsa, tekrar düşünün. Mikel Bober-Irizar, Birleşik Krallık'ta yaşayan 16 yaşında bir genç ve dahası, çoğunlukla kendi kendini yetiştiriyor.
[Resim Kaynağı: Kaggle]
Yapay zekaya ilgi duyan ve öğrenmeye olan tutkusuyla lise öğrencisi boş zamanının büyük bir kısmını Yapay Zeka ve makine öğrenimini araştırmaya ayırdı. Bober-Irizar, İngiltere'deki Guilford'daki okulunda herhangi bir kurs olmadan, internette bulabileceklerine güvendi. "İnternette pek çok ücretsiz kurs var, ancak aslında kurs almadım. Çözmek istediğim büyük bir problemle karşılaştığımda, sadece Google'da dolaşıp onu bulmaya çalışırdım, bu yüzden önceden tanımlanmış herhangi bir yolu takip etmedim. İnternette Kaggle'ı okudum ve 'Neden denemeyelim?' Diye düşündüm.
Kaggle platformunu keşfettikten sonra, bilgisini test etme ve AI kodlama meslektaşlarıyla bağlantı kurma şansını yakaladı. Kendisini platformda "16 yaşındaki bir karar ağacı tutucusu. Verileri seviyorum ve bir meydan okumayı seviyorum" olarak tanımlıyor.
[Resim Kaynağı:mxbi]
Bober-Irizar, Kaggle'a katıldıktan kısa bir süre sonra, platformda yavaş yavaş kendine bir isim yapmaya başladı ve çevrimiçi yarışmalarda daha yüksek sıralara yerleşti. Bunların arasında, doğru etiketler oluşturmak için 8 milyon YouTube videosunu analiz etmek için bilgisayar vizyonunu kullanmak için bir algoritma oluşturmaya yardımcı olduğu bir görev vardı. Projenin amacı, YouTube videolarını taramak ve bunlara doğru etiketler uygulama konusunda kararlar vermek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaktı.
Görünüşte basit olsa da, programın her birini etiketleme kararını vermeden önce videolarda ne olduğunu ve bağlamlarını anlaması gerektiğinden görev doğası gereği zordur. Bu zorluk hala fotoğrafçılığa uygulanacak kadar zordur, ancak programcıların yapay zekayı eğitmek için başlangıç üssü olarak kullanabilecekleri halka açık veritabanlarında daha az kodun bulunduğu yerlerde video daha da zordur. Bober-Irizar, "Kendi sinir ağlarımızı yazdık. Bir dizi eğitim videosu sağlıyorlar ve bunu yeni bir videoda 'Ah bu Etiket B' diyebilen bir algoritma eğitmek için kullanıyorsunuz ... Oldukça fazla hesaplama - veri kümesinin kendisi 8 TB'tı. Bu bir zorluktu. "
Sonunda, ekibi 650 alan arasında 7. sırada yer aldı. Bu inanılmaz sonuç, onu Google tarafından tanınmasını sağladı ve onu, kendisini ve ekibinin çalışmalarını 2017 Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma Konferansı'nda sunmaya davet etti. Bilgisayarla görme ile ilgili ağ konferansı bu hafta Hawaii'de düzenlendi.
Yapay zeka meraklısı, sonunda hobisinden bir kariyer yapmayı çok ister ve ilk adımı olarak liseden mezun olması gerektiğini kabul eder!
Kaynaklar: Mashable, Kaggle