機械学習

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私はHikeの実際のお金を賭けるゲームネットワークであるRushのための革新的なAI駆動型マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、プレイヤーのスキルレベル、ゲーミング行動、全体的なユーザーエクスペリエンスに基づいて自動的にプレイヤーをマッチングすることで、公平で魅力的、そして高度にパーソナライズされたゲーミング体験を作り出すことでした。

プロジェクト概要 #

Rush MLプロジェクトは、競争的なゲームシナリオでプレイヤーを迅速かつ正確にペアリングできる洗練されたマッチメイキングアルゴリズムを開発することを目的としていました。このシステムは、すべての参加者にとって公平で楽しいマッチを確保するために、プレイヤーのスキル、ゲームの好み、過去の実績など、複数の要因のバランスを取る必要がありました。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython
• 機械学習モデルの構築とトレーニングのためのTensorFlow
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow
• チェスのELOシステムとTrueSkillシステムにインスパイアされたカスタムビルトのランキングアルゴリズム

主要コンポーネント #

1. プレイヤースキル評価: さまざまなゲーム固有のスキルと全体的なプレイヤーパフォーマンスを考慮する多面的な評価システムを開発しました。

2024年を迎え、Orangewood Labsで私たちが開発したAutoInspectとAutoSprayソリューションで達成した素晴らしい進歩を共有できることを嬉しく思います。これらの革新的なシステムは、特に品質管理と精密製造の分野において、機械学習とコンピュータビジョンを産業用ロボティクスに適用する上で大きな飛躍を表しています。

課題：産業プロセスにおける精密性と一貫性 #

多くの産業において、検査とスプレー塗装タスクは、人間の作業者が長期間にわたって維持するのが難しい精密性と一貫性のレベルを必要とします。従来の自動化ソリューションは、しばしば変化する条件や製品仕様に適応する柔軟性に欠けています。AutoInspectとAutoSprayの目標は、ロボティクスの精密性と高度な機械学習の適応性を組み合わせたシステムを作ることでした。

AutoInspect：品質管理の革新 #

AutoInspectは、自動視覚検査のための最先端のソリューションです：

1. 高度なコンピュータビジョン：画像分析のための最新のディープラーニングモデルを活用。

2. マルチスペクトル画像：包括的な検査のためにさまざまな画像技術（可視光、赤外線、UV）を組み込み。

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、Vibeメタバース内の悪意ある報告を検出し軽減するための洗練されたAIシステムの開発を主導しました。このプロジェクトは、ユーザーが仮想空間で安全に信頼できる環境で交流し、つながることができるようにするために不可欠でした。

プロジェクト概要 #

目標は、Vibeの仮想ルーム内でユーザーによって行われた虚偽または悪意のある報告を正確に識別し、処理できるインテリジェントシステムを作成することでした。このシステムは、正当な懸念と報告機能を悪用しようとする試みを区別し、すべてのユーザーにとって公平で安全な環境を確保する必要がありました。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython
• 信頼スコアリングのための修正されたPageRankアルゴリズム
• データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフローオーケストレーションのためのAirflow
• 予測モデル開発のためのTensorFlow

主要コンポーネント #

1. 信頼スコアリングシステム：ユーザーの相互作用と報告履歴に基づいて信頼スコアを割り当てるための修正されたPageRankアルゴリズムを開発しました。

ピアツーピア（P2P）マーケットプレイスのダイナミックな世界では、トレーダー間の効果的なコミュニケーションが取引成功の鍵となります。最近、大手P2PプラットフォームのトレードチャットシステムにAIを統合するプロジェクトを主導したエンジニアリングコンサルタントとして、人工知能がどのようにユーザーインタラクションを変革し、安全性を高め、取引プロセスを効率化できるかについての洞察を共有したいと思います。

トレードチャットシステムにおけるAIの力 #

実装の詳細に入る前に、トレードチャットシステムにAIを統合することがP2Pマーケットプレイスにとってなぜゲームチェンジャーなのかを探ってみましょう：

1. インテリジェントな支援によるユーザー体験の向上
2. 不正検出と防止の改善
3. グローバルマーケットプレイス向けの自動翻訳
4. 一般的な問い合わせや問題の効率的な処理
5. プラットフォーム改善のためのデータ駆動型インサイト

AI統合の主要コンポーネント #

私たちのAI統合戦略は、いくつかの重要な分野に焦点を当てました：

ディパンカル・サルカーは、ブロックチェーン、機械学習、マイクロブログなどの分野で専門知識を持つテクノロジースタートアップの立ち上げとアドバイザリーの経歴があります。彼らのベンチャーは投資家の関心、ユーザーエンゲージメント、メディアの注目を集め、イノベーションとリーダーシップの能力を示しています。彼らの成果は複数の権威あるプログラムで認められ、テクノロジーと起業家精神の分野への重要な貢献を確認しています。

創業者/共同創業者 #

• (2021-2022) Boom Labs（閉鎖） - ロンドン、イギリス
  • Web2とモバイルアプリケーションをオンチェーンに導入するマルチチェーンAPIを構築していました。
  • MPCウォレットと高スケールのクラウドインフラストラクチャを開発しました。
  • プロダクト前に投資家から250万ドル以上のコミットメントを獲得しました。
  • 上場企業や大手スタートアップから意向書を取得していました。
• (2017-2019) ExpressMOJO（閉鎖） - ニューデリー、インド
• (2013-2016) Octo.ai（閉鎖） - ニューデリー、インド
  • 有名なエンジェル投資家からシード資金を調達しました！
  • Auroraを共同設立し、ここでは技術アーキテクトを務めました。最近の注目すべき製品は、Apache 2.0ライセンスの下で提供される機械学習のための分析ハイパーバイザーであるOcto.aiです。オープンソース版はGitHubで閲覧でき、クラウドに簡単にデプロイできます。これはメディアの注目を集め、シード段階で多額の資金を調達しました。
  • 最近、Octo.aiはProducthuntとGitHubで注目を集め、YourStoryによってデリーの有望なトップ10スタートアップの1つとして取り上げられました。Mint資金調達ニュースでも取り上げられています。
• (2010-2012) Jaja.tv（閉鎖） - テキサス州オースティン
  • 最も早期のセカンドスクリーンプラットフォームの1つ！
  • Jajaは、当初はTVに焦点を当てたインタラクティブプラットフォームでしたが、後にユーザーが幅広いトピックについてチャットやインタラクションができる一般的な会話プラットフォームに移行しました。
  • 製品には http://www.thesofa.tv と http://www.jaja.tv が含まれていました。Django、Node.js、MySQL、Redis、Sphinx全文検索、Pythonなど複数のツールを活用してクラウドベースの製品を運営し、AndroidとiPhone向けのモバイルアプリケーションも開発しました。
• (2008-2010) Kwippy（退出） - ニューデリー、インド
  • Kwippyは、IMと統合されたナノブログプラットフォームおよびソーシャルネットワークとして開発され、ユーザーが積極的にブログを書くことなく思考をブログに記録できるようにしました。
  • サイトには3万人以上のアクティブユーザーがおり、2009年半ばにはAlexa順位1500位、マイクロブログサイトのトップ5に入りました。Economic Timesだけでなく、DataQuestのインドのトップ25 Web 2.0スタートアップにも選ばれました。
  • ドメインとコードベースはその後、米国の企業に売却されました。

アドバイザー＆投資家 #

• (2015-18) Leena.ai - チャットボット企業ChaterOnへの投資から始まりました。2018年7月に株主として退出しました。Aditとチームとともに仕事ができたことは喜びでした。HTから資金を調達し、Oracleブートキャンプに参加し、その後YCに参加しました。彼らは重要なものを構築しようとしています。

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、Hikeのイノベーティブなメタバース友情ネットワークであるVibeのための洗練されたAI駆動マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、仮想ルームのユーザーを最適に選択することで意味のある接続を作り出し、メタバース内の全体的なソーシャル体験を向上させることでした。

プロジェクト概要 #

Vibe MLプロジェクトは、興味、インタラクション履歴、社会的ダイナミクスなど、さまざまな要因に基づいて仮想ルーム内のユーザーをマッチングできるインテリジェントシステムの開発を目指しました。このプロジェクトは、Vibeメタバース内で魅力的で意味のあるソーシャル体験を創出する上で重要でした。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython
• マッチメイキングアルゴリズムのための最適化ソルバー
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow
• 予測モデル開発のためのTensorFlow

主要コンポーネント #

1. ユーザープロファイリング：Vibeプラットフォーム内のインタラクション、好み、行動に基づいて包括的なユーザープロファイルを作成するアルゴリズムを開発しました。

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私は革新的なAI駆動の方言ステッカーキーボードの開発を主導しました。このプロジェクトは、ヒングリッシュ、タミル英語、その他さまざまな言語の組み合わせを含む多言語入力に基づいてステッカーを知的に提案することで、ユーザーの表現を革新することを目指しました。

プロジェクト概要 #

私たちの目標は、多様な言語入力を理解し応答できる賢いステッカー提案システムを作成し、同時に個々のユーザーの好みや相互作用に基づいて提案をパーソナライズすることでした。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• バックエンド開発とモデルトレーニングのためのPython
• モデル開発とデバイス上の推論のためのTensorFlowとTensorFlow Lite
• 言語理解のための自然言語処理（NLP）技術
• データ保存と分析のためのBigQuery
• ワークフローオーケストレーションのためのAirflow

主要機能 #

1. 多言語入力処理：混合言語入力を理解し解釈できるNLPモデルを開発。

Hike Limitedの機械学習コンサルタントとして、ユーザーの自撮り写真から直接クールなアバターを生成するHikemojiプロジェクトのための最先端のコンピュータビジョンモデルの開発に取り組みました。この革新的な機能は、Hikeプラットフォーム内でのユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを大幅に向上させました。

プロジェクト概要 #

Hikemojiの目標は、ユーザーの顔の特徴とスタイルの好みを正確に反映した、高度にパーソナライズされた視覚的に魅力的なアバターを作成することでした。私の役割は、特定の顔の特徴にアバターのコンポーネントを一致させる洗練されたコンピュータビジョンモデルの開発に焦点を当てていました。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• モデル開発とデータ処理のためのPython
• ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch
• 画像処理タスクのためのOpenCV
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow

主要コンポーネント #

1. 顔の特徴抽出：自撮り写真から主要な顔の特徴を正確に識別しマッピングするモデルを開発。