Hur är det att arbeta som forskare i det djupa lärandet?

Rajdeep Sarkar från Yahoo diskuterar sitt dagliga liv inom djupinlärning och NLP, och de två grundläggande pelarna man måste behärska för att utmärka sig inom dessa områden.

För Rajdeep Sarkar, en forskare som specialiserat sig på djupinlärning och naturlig språkbehandling (NLP), är den roligaste delen av hans arbete det faktum att han kan tillämpa sin matematiska och analytiska kunskap för att ”lösa verkliga problem och därigenom påverka ett stort antal liv”.

Sarkar, som har en BSc och MSc i matematik och databehandling från Indian Institute of Technology i Kharagpur, arbetar på Yahoos kontor i Dublin, där han säger att hans primära fokus ligger på att ”ta upp intrikata frågor inom dialogsystem och textklassificering”.

”Min resa började under mina doktorandstudier vid University of Galway, där jag ägnade min forskning åt att flytta fram gränsen för kunskapsbaserade chatbots.”

Innan han började på Yahoo, samarbetade Sarkar med forskningsavdelningar på Huawei och Fidelity Management and Research.

”I det snabbt växande området för AI-forskning är det av största vikt att hålla sig à jour med de senaste framstegen”

Om det finns något sådant, kan du beskriva en typisk dag på jobbet?

Min dag börjar vanligtvis med en lugnande kopp americano kaffe, under vilken jag noggrant planerar min dagliga agenda för optimal produktivitet. Det handlar om att förbereda sig för viktiga möten, genomföra kunskapsöverföringar, träna djupinlärningsmodeller och fördjupa sig i forskningsrapporter som rör mina pågående projekt. Jag följer sedan flitigt denna plan under hela dagen för att säkerställa att jag utför mina uppgifter effektivt.

Berätta för oss om det arbete du gör inom området djupinlärning och naturlig språkbehandling.

I min nuvarande roll på Yahoo är jag aktivt engagerad i att ta itu med utmaningar med textklassificering. Detta spännande arbete kretsar kring utveckling och träning av olika neurala nätverksarkitekturer utformade för att kategorisera textinnehåll i en eller flera av flera distinkta kategorier.

Vilka djupa tekniska färdigheter använder du dagligen?

Jag utnyttjar min djupa inlärningsexpertis och matematiska skarpsinne för att möta intrikata utmaningar. Detta mångfacetterade arbete inkluderar att skapa återanvändbara kodkomponenter, underhålla kod för att anpassa sig till de snabbt utvecklande Python-biblioteken och designa banbrytande neurala arkitekturer skräddarsydda för de specifika problem vi stöter på. Lika viktigt är att se till att dessa modeller fungerar som avsett i en verklig produktionsmiljö.

Under min akademiska resa var det inte ett krav att använda modeller i en produktionsmiljö. Min erfarenhet på Yahoo har dock gett mig ovärderliga insikter i implementeringsprocessen, där effektiv kommunikation och samarbete med utvecklare som ansvarar för implementeringen är av största vikt.

”I mitt arbete spelar effektiv planering och prioritering en avgörande roll för att säkerställa hög produktivitet”

Vilka är de svåraste delarna av att arbeta med denna naturliga språkbehandling?

En av de mest spännande aspekterna av att arbeta med NLP-utmaningar är behovet av att hålla sig ständigt uppdaterad med de senaste toppmoderna metoderna inom detta ständigt föränderliga område. Med metoder som utvecklas i snabb takt och banbrytande forskning som dyker upp regelbundet, innebär det både en betydande utmaning och en spännande möjlighet att införliva dessa banbrytande tekniker i mina projekt på Yahoo. Denna process innebär inte bara att behärska de nya metoderna utan också att skickligt integrera dem med domänspecifik kunskap för att leverera innovativa lösningar.

Har du några produktivitetstips som hjälper dig genom dagen?

I mitt arbete spelar effektiv planering och prioritering en avgörande roll för att säkerställa hög produktivitet. Detta innebär att ägna fokuserad tid åt uppgifter som att träna nya modeller, noggrann dokumentation, djupgående problemanalys, kodfelsökning och att hålla sig väl informerad om de senaste framstegen inom forskning. Genom att noggrant hantera dessa aspekter kan jag upprätthålla en hög effektivitetsnivå och konsekvent leverera värdefulla bidrag i min roll.

Vilka färdigheter och verktyg använder du för att kommunicera dagligen med dina kollegor?

Jag samarbetar med kollegor på Yahoos kontor i Dublin och Kalifornien, och våra kommunikationskanaler inkluderar Slack, Google Meet och e-post. Trots att jag arbetar på distans tycker jag att det är otroligt bekvämt att ansluta till mitt team via Slack, vilket avsevärt förbättrar vårt arbetsflöde.

Med den snabba utvecklingen inom området AI, hur har karaktären på ditt arbete förändrats och hur har du anpassat dig?

Inom det snabbt utvecklande området för AI-forskning är det av största vikt att hålla sig à jour med de senaste framstegen. Jag gör det till en regelbunden praxis att fördjupa mig i den senaste utvecklingen genom att flitigt läsa forskningsartiklar som presenterats på uppskattade konferenser som Association for Computational Linguistics och dess europeiska kapitel, konferensen Empirical Methods in Natural Language Processing, International Conference on Learning Representations och Mer.

Dessutom följer jag flitigt bloggar författade av framstående forskare, som är dedikerade till domänerna AI och djupinlärning. Detta engagemang för kontinuerligt lärande och utforskning säkerställer att jag förblir i framkant av banbrytande innovationer inom området, vilket är avgörande för mitt arbete i skärningspunkten mellan teknik och framsteg.

Vilket råd skulle du ge till någon som vill arbeta med den här typen av teknik?

För att utmärka sig inom sfären av djupinlärning och AI finns det två grundläggande pelare man måste behärska. Det första innebär att få praktisk erfarenhet genom att aktivt delta i en mängd olika projekt som kretsar kring djupt lärande. Detta praktiska engagemang ger ett intuitivt grepp om vilka lösningar som är lämpade för specifika utmaningar och vilka som inte är det.

Den andra centrala aspekten handlar om att fördjupa sig i den teoretiska grunden för dessa modeller, vilket möjliggör en omfattande förståelse av de invecklade funktionerna under ytan. Genom att hitta en balans mellan praktisk expertis och en djup förståelse av det teoretiska ramverket kan man navigera i det dynamiska landskapet av djupinlärning och AI med tillförsikt och kompetens.