Replit의 레자 샤바니는 이 인터뷰에서 소프트웨어 엔지니어링을 전공한 배경과 데이터 프로그래밍 언어 외의 코딩을 배워야 했던 이유에 대해 이야기합니다. 특히 성적표 데이터를 구문 분석하여 새로운 기술 클러스터를 만드는 작업에서 NLP 및 ML과 관련하여 발견한 흥미로운 작업에 대해 이야기합니다. 또한 샤바니는 NLP 및 텍스트 데이터 이외의 기술을 보유하는 것의 중요성과 전통적인 ML 기술을 혼합하는 것의 가치에 대해 설명합니다. 질문에 답하고 검색에 사용할 수 있는 데이터를 만들기 위해 데이터 인프라를 구축하고 이를 현대화하는 데 따르는 어려움에 대해서도 이야기합니다. 또한 샤바니는 안정적이고 빠른 구축 방법의 중요성과 금융 시장이 빠르게 움직이는 방식에 대해서도 설명합니다. 그리고 다양한 모델을 위한 훈련 인프라와 사전 구성된 설정에 Mosaic을 사용할 때의 이점에 대해 이야기합니다. 마지막으로 샤바니는 기업과 경제에 대한 AI의 의미와 특정 산업과 제품에 적용될 수 있는 전이 학습의 잠재력에 대해 설명합니다.
원문: https://www.latent.space/p/reza-shabani#details
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