HackerNoon’s Building with AI සම්මුඛ සාකච්ඡා සංදර්ශනය වෙත ඔබව සාදරයෙන් පිළිගනිමු, එහිදී අපි ලොව පුරා නිර්මාණකරුවන් ඔවුන්ගේ දේශීය පරිසර පද්ධතිවල AI භාවිතා කරන ආකාරය, නිර්මාණය කරන ආකාරය සහ අත්හදා බැලීමට ඉගෙන ගනිමු. සාදරයෙන් පිළිගනිමු HackerNoon සම්මුඛ සාකච්ඡා සංදර්ශන, අපි ලොව පුරා සංවර්ධකයින් ඔවුන්ගේ දේශීය පරිසර පද්ධති තුළ AI භාවිතා කරන ආකාරය, නිර්මාණය කරන ආකාරය සහ අත්හදා බැලීමේ ආකාරය ඉගෙන ගනිමු. Building with AI අද අපි Val Garnaga සමඟ කතා කරමු, Suki ML Platform සහ Staff ML ඉංජිනේරු, Bay Area සහ Silicon Valley හි AI හි ප්රමුඛ අංශයේ වැඩ කරන ලදී. AI වෙත ඔබේ ගමන පිටුපස ඇති ඉතිහාසය අපට කියන්න - එය ඔබ මුලින්ම ආකර්ෂණය කළේ කුමක්ද, ඔබ දැනට නිර්මාණය කරන ව් යාපෘතියට ආකර්ෂණය කළේ කුමක්ද? හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) 2000 දී මාගේ ඩොක්ටර් පර්යේෂණ කාලය තුළ මා AI වෙත මගේ ගමන ආරම්භ විය, එහිදී මම හයිබ්රිඩ් ස්ථාවර සහ ස්නායු ජාල අනාවැකි ආකෘතිය වර්ධනය කිරීමට snow lavaxes.The work combined statistical ARIMA models with recurrent neural networks that selected and optimized parameters autonomously.This research introduced a new method of partially supervised neural network training and categorical parameter encoding, which laid the foundation for my long-term interest in combining classical statistical modeling with adaptive AI systems. අද, මම Suki AI හි යන්ත්ර ඉගෙනුම් පද්ධති සකසන මගේ දිගුකාලීන උනන්දුවක් නිර්මාණය කර ඇත. අද, මම Suki AI හි යන්ත්ර ඉගෙනුම් පද්ධතිය, ප්රමාණවත් වෛද්ය AI පද්ධති ප්රමාණවත් අධ්යයනය සහ ස්වභාවික භාෂා තේරුම් ක්රියාත්මක ක්රියාත්මක කිරීමට වෛද්යවරුන් උදව් කිරීමට මගේ දිගුකාලීන උනන්දුව වර්ධනය කර ඇත. සෘජුවම, මම Quantum Neural Networks (QNNs) පර්යේෂණය කර ඇත, කොන්ඩොම් අධ්යයයන පද්ධති සකස් කිරීම සඳහා භාවිතා වේ. මගේ නව ව්යාපෘති එක් තුළ, මම ප්රථම තත්වයේ පැකින්සන් රෝගය හඳුනා ගැනීම සඳහා ප්රමුඛ විද්යාලයේ දත්ත වලින් 2.ඔබේ දේශීය පරිසර පද්ධතිය තුළ AI සමඟ ගොඩනැගීමේදී ඔබ මුහුණ දී ඇති විශාලතම අභියෝග හෝ සීමාවන් මොනවාද (ඔබ ඒවා වටා වැඩ කරන්නේ කෙසේද)? හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) බයි ප්රදේශයේ විශාලතම අභියෝගයන් වන්නේ AI පද්ධති ආරක්ෂිතව සහ පරිවර්තනය කළ හැකි බව සහතික කරන අතර, සංශෝධනය කළ හැකියාව, වියදම සහ නිවැරදිභාවය සකස් කිරීමයි.Healthcare AI තවදුරටත් සංකීර්ණතාවය එකතු කරයි, ආකෘති සැබෑ ලෝකයේ වෙනස්කම් යටතේ දැඩි අනුකූලතාවය සහ විශ්වාසවන්තතාවය තබා ගත යුතුය.GPU මත පදනම් වූ පද්ධති සිට විශේෂඥ ASIC මත පදනම් වූ AI වේදිකාවන්ට, TPU වැනි, පුහුණු ආකෘතිය සහ විශාල ප්රමාණයේ පරිශීලකරණය නැවත සිතා ගැනීම අවශ්ය වේ. මෙම අභියෝග විසඳීමට, මම ස්වයංක්රීයව දත්ත ගුණාත්මකතාවය නිරීක්ෂණය, අවශ්ය පරිදි ආකෘති ප්රතිසංස්කරණය, සහ ක්රියාත්මක කිරීම පහසුකම්.In parallel research, I am exploring quantum-inspired hybrid architectures for domains where classical learning plateaus, leveraging the expressive power and robustness of quantum layers for modeling complex biological and linguistic data. ඔබ ජීවත් වන AI පරිසර පද්ධතිය විස්තර කරන්නේ කෙසේද - දක්ෂතා, සමාජය, අධ්යාපනය හෝ ආයෝජන අනුව? සෑම පිළිතුරකටම අවම වශයෙන් එක් paragraph එකක් සපයන්න. සෑම පිළිතුරකටම අවම වශයෙන් එක් paragraph එකක් සපයන්න. මගේ ප්රවේශය අනුව, බයි ප්රදේශය සුවිශේෂී වන දේ වන්නේ අදහසක් පර්යේෂණ ලිපි වලින් ප්රොටොටෝප් සහ නව ව්යාපාරවලට කෙතරම් වේගයෙන් ගමන් කරන බවයි. එය විද්යාඥයන්, ඉංජිනේරුවන් සහ ව්යාපාරිකයින් එකතු කරයි. ස්ටැන්ෆර්ඩ් සහ බර්ක්ලයි හි අධ්යාපන මූලස්ථාන නිශ්චිතව නවකතාවක් සකස් කරන අතර, Google හි AI නිර්මාණ සහයෝගික ව් යාපෘති සහ OpenAI පර්යේෂණ සහයෝගයන් වැනි සමාජ වැඩසටහන් ප්රායෝගික අත්හදා බැලීම් ආධාර කරයි. ආයෝජකයින් වැඩිදුරටත් ඵලදායීත්වය හා විශේෂාංගය මත අවධානය යොමු කර ඇත, ආයෝජන විසඳුම් වැනි domain-tuned සෞඛ්ය ප්රතිකාර LLMs සහ වියදම් ආකෘති පද්ධති.This collaborative environment continuously challenges and inspires my own work, especially in translating research into production-grade healthcare AI systems. ඔබේ රැකියාවේදී වඩාත් ප් රයෝජනවත් වූ මෙවලම්, ව්යුහය, හෝ ආකෘති මොනවාද - ඔවුන් ඔබේ ප්රවේශයට ගැලපෙන්නේ ඇයි? හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) මගේ මූලික පරිසර පද්ධතියට TensorFlow, PyTorch, සහ Google Vertex AI ආකෘති කිරීම සඳහා ඇතුළත් වේ, විවිධ ආකෘතිවල AI / ML වේගවත්කරුවන් සමඟ සමන්විත වේ. කතා හා භාෂා කාර්යයන් සඳහා, මම OpenAI Whisper සහ Google Gemini භාවිතා කරන්නේ පුළුල් කළ හැකි, multimodal pipelines ගොඩනැගීම සඳහා. සාමාන් ය ML frameworks වලට අමතරව, මම උසස් තත්වයේ ප්රදර්ශන අවශ්ය වන ප්රශ්න විසඳීම සඳහා ප්රශ්න විසඳා ගැනීම සඳහා ප්රගතිශීලීව වැඩි දියුණු ආකෘති අධ්යයනය කරමි, සාමාන්ය මානසික ආකෘති හඳුනා ගැනීම වැනි. මම සාමාන්ය මානසික පාලකයින් සමඟ අමුද්රව්ය පද්ධති සංකේතය සංකේතයන් ඉගෙනීමට හැකියාව ඇති අතර හයිබ්රිඩ් ආකෘති ඇතුළත් කරමි. පරිපාලක ජාලය quantum coding සඳහා දත්ත සූදානම් කිරීමට ඉගෙන ගනී, අතර ප්රමාණවත් ආකෘති බොහෝ විට අහිමි high-dimensional relationships ලබා ගනී. අනාගතය දිහා බලන විට, AI අනාගතය ගැන ඔබට වඩාත් උනන්දුවක් දක්වන්නේ කුමක්ද - සහ ඔබ ඔවුන්ගේ ගමන ආරම්භ කරන ලද්දේ සංවර්ධකයින්ට උපදෙස් දෙන්නේ කුමක්ද? හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) හැකි තරම් විස්තරාත්මකව උත්තර දෙන්න (3 - 5 ප්රශ්න) AI අනාගතය ක්ෂේත්ර හුවමාරු තුළ පිහිටා ඇත, කොන්දේසි පරිගණක, සංකේත සංඥා, සහ Generative Intelligence සමීප වන අතර මම විශේෂයෙන් ප්රතිඵලදායී ඉගැන්වීම ගැන උනන්දු වෙමි, මා හයිබ්රිඩ් කොන්දේසි ස්නායු ජාල හරහා පර්යේෂණ කරන ක්ෂේත්රයක් වන අතර මෙම පද්ධති biomedical දත්තවල අනවශ්යතාවය, ශබ්ද සහ සංකීර්ණ සබඳතා කළ හැකිය. ප්රමාණවත් ML වේදිකාවන් ප්රවර්ධනය කිරීමට මගේ අත්දැකීම්වලින් මම සොයාගත්තා, සංඛ්යාත විද්යාව, සංඛ්යාත විද්යාව සහ දත්ත ව්යුහයන් පිළිබඳ මූලධර්මය පාලනය කිරීමෙන් ආරම්භ කරන සංවර්ධකයින් ඉහළ මට්ටමේ ව්යුහයන් භාවිතා කිරීමට පෙර වඩාත් ශක්තිමත් අවබෝධයක් ගොඩනඟා ගනිති. ආකෘති ඉගෙන ගන්නේ කෙසේද, දත්ත ගුණාත්මක ප්රතිඵල වර්ධනය කරන්නේ කෙසේද, සහ නැවතත් කළ හැකිතාවය විශ්වාසය ගොඩනඟන්නේ කෙසේද.
