Episod ini "Memimpin dengan Data" menampilkan Gaurav Agarwal, Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas Ragaai, sebuah syarikat yang memberi tumpuan kepada memastikan kebolehpercayaan AI generatif. Gaurav membincangkan perjalanannya di AI, cabaran membina sistem AI yang boleh dipercayai, dan peranan Ragaai dalam memupuk inovasi sambil mengutamakan keselamatan. Beliau berkongsi pandangan tentang masa depan AI, kepentingan ujian awal, dan strategi untuk berjaya dalam bidang yang berkembang pesat ini.

Dengarkan wawancara ini di Spotify, Google Podcast, dan Apple Podcast!

Sertai sesi "Memimpin Dengan Data" yang akan datang untuk lebih banyak perbualan dengan AI dan pemimpin sains data!

Pengambilan kunci dari wawancara:

• Kerja berpasukan adalah penting: membina pasukan yang bermotivasi yang bersesuaian dengan visi syarikat adalah yang paling penting untuk berjaya.
• Kebolehpercayaan adalah kunci: Ragaai mengutamakan kebolehpercayaan sistem AI, menangani kebimbangan keselamatan kritikal.
• Ujian awal adalah penting: menguji aplikasi AI dari peringkat konsep awal adalah penting untuk pembangunan yang berkesan.
• Ejen AI generatif adalah kompleks: menguji sistem kompleks ini memberikan cabaran yang signifikan.
• Masa depan AI: Trend ke arah model AI yang lebih kecil dan lebih cekap yang disesuaikan dengan aplikasi tertentu muncul.
• Penggunaan yang meluas: Apabila kebolehpercayaan bertambah baik, penggunaan AI generatif dijangka menjadi meluas.
• Visi Ragaai: Untuk menubuhkan standard industri untuk aplikasi AI generatif yang boleh dipercayai.

Menyelam lebih mendalam ke dalam perbualan:

Perjalanan Gaurav ke AI bermula lebih dari 15 tahun yang lalu dengan tuannya dalam penglihatan komputer. Pengalamannya di syarikat teknologi terkemuka seperti Ola Electric dan Nvidia membentuk pemahamannya tentang dinamik pasukan dan kepentingan matlamat yang bercita -cita tinggi. Pengalaman mendekati kematian yang disebabkan oleh kegagalan AI menonjolkan keperluan kritikal untuk sistem AI yang boleh dipercayai, yang menyebabkannya menemui Ragaai.

Ragaai menangani kesilapan AI biasa seperti kecenderungan, nada yang tidak sesuai, dan kebocoran maklumat, menyediakan kedua -dua pengesanan dan penyelesaian. Syarikat menganjurkan untuk melibatkan awal proses pembangunan, menekankan pentingnya ujian dari fasa konsep. Mereka menangani kebolehpercayaan kos dengan membantu pelanggan memahami risiko dan faedah untuk aplikasi yang berbeza.

Gaurav menjangkakan kemajuan yang signifikan dalam agen AI generatif, yang memerlukan kaedah ujian yang lebih canggih. Beliau menekankan pentingnya pembelajaran berterusan, mengesyorkan bahawa profesional AI yang bercita-cita aktif terlibat dalam komuniti sumber terbuka dan membina projek praktikal. Beliau meramalkan penggunaan AI generatif yang meluas pada tahun -tahun akan datang, didorong oleh kebolehpercayaan yang lebih baik dan perkembangan model yang lebih kecil dan lebih khusus.

Matlamat masa depan Ragaai adalah untuk menjadi penyedia utama penyelesaian AI generatif yang boleh dipercayai, menetapkan standard industri untuk keselamatan dan ketepatan.

Kesimpulannya:

Komitmen Ragaai terhadap kebolehpercayaan adalah membentuk masa depan AI generatif. Wawasan Gaurav Agarwal menggariskan kepentingan mengutamakan keselamatan dan ketepatan bersama inovasi. Masa depan AI menjanjikan model yang lebih kecil, lebih cekap, yang membawa kepada penggunaan yang lebih luas dan integrasi lancar ke dalam kehidupan seharian.

Untuk perbincangan yang lebih mendalam mengenai AI dan Sains Data, ikuti "Memimpin dengan Data." [Pautan ke sesi yang akan datang]

Atas ialah kandungan terperinci Rangka Tindakan Gaurav Agarwal untuk Kejayaan dengan Ragaai - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!