HackerNoon-da biz təməlqoyma texnologiyasının qurulması ilə bağlı hekayələri qiymətləndiririk. Bu suallar təkcə süni intellekt mexanikasına aid deyil – onlar texnoloji liderlər, inşaatçılar və gələcəyə düşünən oxuculardan ibarət icmamız üçün mükəmməl uyğun olan qabaqcıl alətləri həyata keçirmək üçün innovasiyalar, problemlər və yaradıcılıq haqqındadır.  Giriş  Mənim adım   . Data Kəşfiyyat Platforması ilə müştərilərə açıq, miqyaslana bilən formatda böyük həcmdə məlumat saxlamağa imkan verən   -də saxlama komandasında işləyirəm. Xüsusilə, mən Delta Gölü və Apaçi Aysberqi ilə qarşılıqlı fəaliyyət səylərimiz üzərində işləyirəm. Aniruth Databricks    Süni intellekt məhsulunuzun həll etmək üçün nəzərdə tutulmuş əsas problemi nədir və onun həllinə yanaşmanız hansı effektlidir? HackerNoon:    : Databricks müştərilərə işləyə bilən kəşfiyyat vermək üçün məlumatları və süni intellekti birləşdirir - bizim məlumat kəşfiyyatı dediyimiz şey. Bura böyük həcmdə məlumatların qəbulu, ETL, geniş miqyaslı yaddaş, biznes kəşfiyyatı sorğuları və AI iş yükləri daxildir. Son on ildə maşın öyrənməsində istifadə olunan texnikalar 1980-ci illərdən bəri mövcuddur; böyük verilənlərin artması alqoritmləri miqyasda işlətməyi mümkün etdi. Aniruth  Bir neçə atış təklifi və ya RAG kimi texnikalar yüksək keyfiyyətli məlumatlara əsaslanır. Daha yaxşı məlumatı olan modellər daha yaxşı arxitekturaya malik olanlara qarşı qalib gəlir. Databricks, müştərilərin məlumat göllərindən ən yaxşı performansla ən yaxşı fikirləri əldə edə bildiyi açıq məlumat formatları və açıq idarəetmə ilə göl arxitekturasına öncülük edərək, məlumat məkanında aparıcı səylərə əhəmiyyətli investisiya qoyub.  Bu məhsul üçün xüsusi AI modellərini seçmək üçün hansı meyarlardan istifadə etdiniz və şirkətiniz bu cür qərarları necə qəbul edir?  Biz süni intellekt modellərini məhsulda bir sıra üsullarla istifadə edirik - məsələn, AI köməkçisi üçün Llama 3. Biz açıq məlumat və süni intellekt ekosisteminə inanırıq və müştərilərimizi seçdikləri istənilən modeldən istifadə etməyə təşviq edirik. Müştərilərin istifadə etdikləri modellərdən asılı olmayaraq süni intellektin həyat dövrü boyunca tam idarəetməyə malik olmasına kömək edirik ki, onlar öz modellərini istifadə halları üçün məqsədyönlü şəkildə tərtib etməyə fokuslana bilsinlər.  Məhsulunuzun istifadəçilərə dəqiq və qərəzsiz nəticələr verməsini necə təmin edirsiniz?  Məhsullarımızda süni intellektdən istifadə üçün dəqiqliyi və qərəzsiz cavabları prioritetləşdirmək üçün əhəmiyyətli səy və sərmayə sərf etmişik və tez-tez sınaqlar keçirməyə davam edirik.  Məhsul meneceri olaraq həyatda gününüz necə keçir?  Məlumat və süni intellekt sahəsi sürətlə inkişaf edir, ona görə də yeniliklərdən xəbərdar olmaq çox vacibdir. Günümə müştərilərlə danışmaq, bazar təhlili, məhsul tələbləri sənədini birləşdirmək və ya marketinq materialları hazırlamaq daxil ola bilər. Ən sevdiyim hissə işlərin necə işləyəcəyini göstərən diaqramlar hazırlamaqdır, çünki fikri vizuala çevirmək olduqca əyləncəlidir.  Hər kəsin izləməli olduğu süni intellektdə növbəti böyük irəliləyiş nədir?  Tezliklə bir çox böyük irəliləyişlər olacaq. Məni xüsusilə maraqlandıran şey məzmunun hiperpersonallaşdırılmasıdır. Son on ildə reklamlar xüsusi izləyiciyə uyğunlaşdırılıb. Bəzi məzmun elementləri, məsələn, Netflix-in istifadəçiyə hansı miniatür göstərdiyi kimi sazlanıb, lakin faktiki məzmun (videonun özü) düzəlməyib. Rejissorların/prodüserlərin istədikləri hekayəni danışarkən və istifadəçinin maraqlarını necə balanslaşdırdıqlarını görmək maraqlı olacaq.  Bu süni intellekt məhsulunu konsepsiyadan tutmuş bazara çıxarmaqda qarşılaşdığınız ən böyük problem nə olub?  Mən geniş miqyaslı məlumatların saxlanması üzərində işləyirəm, bunu başa düşmək çox qarışıq ola bilər. Verilənlər üzərində müxtəlif süni intellekt optimallaşdırmalarımız var, lakin bu optimallaşdırmaların nə vaxt həyata keçirildiyi, necə işlədiyi, nəyi əhatə etmədiyi və s. kimi suallar yaranır. Bu cür suallarla bağlı aydın, ardıcıl mesajlaşmamızı təmin etmək vacibdir. nəyi və niyə tikirik. Məhdudiyyətlərin səbəbini izah etməyin müştərilərlə çox yaxşı rezonans doğurduğunu gördüm.  İnsan emosiyalarını daha yaxşı başa düşmək və onlara cavab vermək üçün AI-nin inkişafını necə təsəvvür edirsiniz və bu sahədə hansı çətinlikləri və ya imkanları görürsünüz?  Multimodal modellər qarşıdakı illərdə əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşacaq ki, bu da süni intellektlə əsas qarşılıqlı əlaqəmizi dəyişəcək. İnsan emosiyasını anlamaq mətnlə müqayisədə vizual və ya audio məlumatdan xeyli asandır. Düşünürəm ki, daha geniş ssenarilərdə daha təbii qarşılıqlı əlaqə yaratmaq imkanı var.  Bu AI məhsulunun uğurunu qiymətləndirmək üçün hansı performans göstəricilərini və ya KPI-ları izləyirsiniz?  Biz adətən yaxşı rəy və istifadə görmək istəyirik. Məhsullarımız haqqında necə və niyə düşündüklərini başa düşmək üçün müştərilərlə tez-tez danışıram, bu da ölçülərdə müəyyən tendensiyaları gördüyümüzü izah etmək üçün açardır.  İstifadəçilər üçün təkcə funksional deyil, həm də cəlbedici və yaddaqalan məhsul təcrübəsinin dizaynına necə yanaşırsınız?  Böyük miqyaslı məlumat məhsullarından istifadə etmək çox çətin olur. Sadə nümunələri qurmaq asandır, lakin istehsal iş yükləri adətən konfiqurasiya və kodu çaşdırır. Məhsulu istifadəni çox sadə etməklə yanaşı, müştərilərin ehtiyac duyduğu funksionallığı yaratmaq mənim üçün yüksək prioritet oldu.  Gələcək istənilən biznesin məlumatlarından asanlıqla fikir əldə etdiyi yerdir. Mövcud dünyada verilənlərə əsaslanan biznes anlayışları adətən ən böyük şirkətlərlə məhdudlaşır, lakin hətta onlar daha sadə təcrübəyə üstünlük verirlər.  Sizcə, uzunmüddətli perspektivdə süni intellekt fərdin tam potensialına çatmasına necə kömək edəcək?  Fərdi olaraq, AI-nin aparata inteqrasiyası məni çox həyəcanlandırır. İndiyə qədər biz AI-ni vebsaytlar kimi proqram proqramlarında görmüşük. Süni intellektdən istifadə edən tikinti cihazlarının daha böyük tətbiqləri var və biz artıq avtomobillərdə və telefonlarda bu təsirlərin bəzilərini görməyə başlayırıq.  Növbəti bir neçə ildə məhsulun harada inkişaf etdiyini görürsünüz və hansı xüsusiyyətləri əlavə etməkdən daha çox həyəcanlanırsınız?  Databricks getdikcə daha sadə və eyni zamanda daha güclü olmaq yolundadır. Böyük miqyaslı məlumatların və hesablamaların işləməsini asanlaşdırmaqdan tutmuş, sorğular və iş axınları üzrə performansı təkmilləşdirməyə qədər bütün miqyasda üzərində işlədiyimiz çoxlu səylər var. Şəxsən mən düşünürəm ki, AI ilə iş axınını asanlaşdıran bəzi maraqlı xüsusiyyətlərimiz tezliklə məhsulda təqdim olunacaq. Nümunələrə verilənlərlə bağlı süni intellekt tərəfindən yaradılmış şərhlər, notebook redaktorlarında AI kodu təklifləri və verilənlərlə söhbət etmək üçün AI interfeysləri (məsələn, Databricks AI/BI Genie) daxildir.  Süni intellektin işlərə təsiri ilə bağlı perspektiviniz nədir və məhsul strategiyanızda bu narahatlıqları necə həll edirsiniz?  Süni intellektin iş yerlərinin sayının azaldılması ilə bağlı narahatlıqlar var. Məhsullarımız tez-tez istifadəçilərlə birlikdə gələn dəyərli fikirləri artırmaq üçün nəzərdə tutulub. Məsələn, AI/BI Genie ilə istifadəçilər öz məlumatlarında interfeys yarada bilərlər. Bu sehrli təcrübədir, burada istifadəçilər suallar verə və onlara xüsusi cavablar ala bilərlər. Əslində, istifadəçilər hətta axtardıqlarını təsdiqləmək üçün istifadə edilən SQL-i yoxlaya bilərlər. Bu, analitiklərlə əməkdaşlıq edərək, onların ideyadan anlayışa keçməsinə sərf olunan vaxtı azaldır.  Hansı istifadəçi rəyi sizi təəccübləndirdi və yol xəritənizdə, strategiyanızda və ya məhsul təcrübənizdə dəyişikliklərə səbəb oldu?  Mənim üçün əsas sürprizlərdən biri bəzi böyük şirkətlərin mürəkkəbliyi idi. Bu, məhsula öz başıma hesab etmədiyim tələbləri təqdim edir. Ümumi bir nümunə, yeni bir məhsul təqdim edərkən miqrasiya strategiyaları haqqında düşünməkdir. Tipik olaraq, böyük şirkətlər ya mövcud texnologiyaları bir araya gətirəcəklər (ümumiyyətlə açıq mənbəli proqram təminatı) və ya yeni məhsul təklifimizin həll etdiyi problemi həll etmək üçün xüsusi proqram təminatı quracaqlar. Bütün imkanları əhatə edən həll yolumuzu təmin etmək üçün bunların niyə və necə birləşdirildiyini anlamaq adətən bir az vaxt tələb edir.  Bu sualların bəzilərinə cavab vermək üçün bir addım atmaq istərdinizmi?  Bütün yazı göstərişlərimizin məzmununu oxumaq istəyirsiniz? basın   Şablon üçün keçid BURADA.   BURADA.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Read My Stories

Bu audio hekayənin orijinal dilində hazırlanmışdır!

Databricks-dən Aniruth deyir: "Gələcək hər hansı bir biznesin məlumatlarından asanlıqla məlumat əldə etdiyi yerdir"

About Author

ŞƏRHLƏR

ETİKET ASIN

BU MƏQALƏ TƏQDİM EDİLMİŞDİR

Related Stories

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps