Celina Lee, CEO e Co-Fondatrice di Zindi – Serie di interviste

Celina Lee, CEO e Co-Fondatrice di Zindi - Una serie di interviste

Celina Lee è CEO e co-fondatrice di Zindi, il più grande network professionale per data scientist in Africa.

Celina ha una passione per il potere dei dati a fini sociali. Ha dimostrato di essere una leader nel campo dei dati e dello sviluppo, avendo svolto ruoli centrali nel lancio di piattaforme globali come Alliance for Financial Inclusion, insight2impact, e ora Zindi. Il lavoro di Celina ha attraversato i settori privato e pubblico e diverse aree di sviluppo, tra cui inclusione finanziaria, sviluppo di piccole imprese, sviluppo dei sistemi di mercato, genere, cambiamenti climatici e salute pubblica. Ha vissuto e lavorato in paesi dell’Asia, America Latina e Africa sub-sahariana.

Cosa ti ha inizialmente attratto alla scienza informatica e alla matematica applicata?

Per tutta la mia vita ho amato la matematica. Quando ho scoperto il programma di matematica applicata, ho capito subito che mi piaceva perché apprezzo come i dati e la matematica si traducono in applicazioni reali. Quello che mi piace nel lavorare con i dati è che i dati hanno una storia da raccontare. I dati possono avere un impatto enorme, ma solo se finiscono nelle mani giuste. È magico.

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Quali sono alcune delle sfide uniche nell’implementare soluzioni di data science e machine learning in Africa?

Una sfida è che i dataset possono essere scarsi. Ad esempio, se si lavora su problemi di elaborazione del linguaggio naturale nelle lingue locali africane, alcune lingue hanno solo migliaia di parlanti nativi e alcune non sono nemmeno scritte. Non si dispone della grande quantità di dati come per l’inglese, ad esempio. Ma la natura della sfida è proprio ciò che rende le soluzioni ancora più importanti e di impatto.

Quando hai concepito inizialmente il concetto di crowdsourcing per soluzioni di dati?

Ho sentito parlare di Kaggle molti anni fa quando ero a San Francisco, quando era solo una startup. Il concetto di far costruire soluzioni di dati dalla folla per le organizzazioni mi ha colpito. Ma ho visto una lacuna nel fatto che i dataset e i problemi provenivano chiaramente da grandi aziende principalmente americane e i partecipanti erano principalmente dal mondo “sviluppato”. Ho lavorato per molti anni nel settore dello sviluppo internazionale. Ho visto un’opportunità di risolvere i problemi per altre regioni tramite il crowdsourcing.

Nelle prime giornate di lancio, la piattaforma è andata in crash a causa del grande numero di iscrizioni a Zindi. Sei stata sorpresa di quanto rapidamente la comunità l’ha adottata?

Sono stata sorpresa, ma non scioccata. Chiaramente non avevamo previsto l’enorme traffico che avremmo ricevuto nei primi giorni, altrimenti non sarebbe andata in crash! Ma sapevo che ci fosse una domanda nel mercato tra i giovani data scientist africani e aspiranti data scientist per questo tipo di piattaforma. I giovani del continente sono ambiziosi, energetici e innovativi. Si impegnano e rendono tutto possibile. Quindi non sono stata sorpresa che uno spazio online come Zindi sia stato subito apprezzato. Su Zindi possono connettersi con altre persone con idee simili da tutta l’Africa e dal resto del mondo, possono acquisire nuove competenze, sviluppare il proprio profilo e portafoglio e possono trovare lavoro. Inoltre, vorrei sottolineare che le persone erano molto orgogliose del fatto che questa fosse una piattaforma africana che ospitava dataset e problemi africani. Come mi ha detto una data scientist, su Zindi ha trovato una casa.

Un po’ più di un anno fa, DeepMind ha lanciato una competizione sulla piattaforma. Di che competizione si trattava?

La competizione di DeepMind era quella di sviluppare modelli di deep learning per identificare le tartarughe marine utilizzando i pattern unici sul loro volto. I pattern geometrici sul volto delle tartarughe marine sono come le impronte digitali. Ma non ci sono molte immagini ravvicinate e fuori dall’acqua dei volti delle tartarughe marine. Abbiamo collaborato con Local Ocean Conservation, un’organizzazione no-profit locale in Kenya, che aveva una collezione di migliaia di immagini raccolte in 10 anni di lavoro nel campo della conservazione delle tartarughe marine.

L’importanza di questi modelli di intelligenza artificiale è che possono eliminare la necessità di etichette fisiche, che possono essere costose, non affidabili (perché cadono o si danneggiano) e possono essere pericolose per la salute delle tartarughe marine. Abbiamo avuto oltre 700 partecipanti che hanno lavorato su questo problema. Le soluzioni sono open-source e altre organizzazioni no-profit stanno attualmente lavorando per sviluppare applicazioni basate su dispositivi mobili utilizzando gli algoritmi risultanti.

Quali sono alcuni esempi di altre sfide che sono state lanciate sulla piattaforma?

Abbiamo organizzato oltre 300 sfide sulla piattaforma Zindi. Queste sfide si estendono su molte diverse industrie, aree tecniche e complessità! Ciò che è entusiasmante è che sono tutte applicazioni reali di intelligenza artificiale e scienza dei dati, per la maggior parte in Africa.

Per citarne alcuni: utilizzando il machine learning per prevedere i livelli di inquinamento atmosferico a Kampala, prevedendo i livelli di consumo energetico delle reti 5G, identificando frane utilizzando immagini satellitari, correggendo posizioni GPS irregolari e difettose per un’app di fitness in Egitto, individuando parole legate all’agricoltura in luganda (una lingua locale in Uganda) alla radio, misurando la biomassa in Costa d’Avorio utilizzando dati satellitari.

L’elenco continua! Puoi controllarli tutti qui.

In media quanti data scientist lavorano su un problema elencato e con quanto successo le aziende risolvono le sfide che vengono elencate?

Solitamente tra 500 e 1000, a volte anche di più, lavorano su un determinato problema sulla piattaforma. Questo dipende dalla complessità del problema e dall’importo del premio in palio. Abbiamo assegnato complessivamente oltre 500.000 dollari USA ai data scientist vincenti nella comunità Zindi.

Ai nostri successi nel corso degli anni. Ad esempio, Zimnat, la più grande compagnia di assicurazioni in Zimbabwe, ha utilizzato algoritmi di machine learning che hanno ottenuto dalla competizione Zindi per prevedere quali clienti avevano maggiori probabilità di defezione (smettere di pagare e abbandonare il sistema). Hanno incorporato questi modelli nel loro cruscotto di assistenza ai clienti, il che ha permesso loro di ridurre la defezione dei clienti del 30% quell’anno! Zimnat ha anche assunto uno dei migliori data scientist in Zimbabwe.

Le aziende possiedono la proprietà intellettuale delle prime tre soluzioni. Oltre ai modelli stessi, le aziende valorizzano davvero avere centinaia di persone intelligenti che lavorano sui loro problemi. È un modo per testare nuove idee, esternalizzare problemi che le equipe interne non hanno tempo o capacità tecnica per risolvere e spesso ciò che è più prezioso è avere un’iniezione di nuove idee e prospettive.

Puoi discutere di come Zindi connette i data scientist con le aziende dopo che la competizione è finita?

Ci sono un totale di 70.000 utenti (data scientist e professionisti dell’intelligenza artificiale) registrati su Zindi provenienti da 190 paesi nel mondo e 52 dei 54 paesi in Africa. Circa il 50% dei nostri utenti è all’università; l’85% ha una laurea o sta lavorando per ottenerla e il 28% sono donne. Il nostro obiettivo è rendere l’intelligenza artificiale e la scienza dei dati accessibili a tutti.

Ogni mese circa 6.000 persone sono attive sulla piattaforma. Ciò significa che stanno partecipando e lavorando alle competizioni, leggendo blog informativi, discutendo nei forum, messaggiando direttamente con gli amici o cercando lavoro.

Ogni volta che un data scientist partecipa a una competizione, pubblica nel forum di discussione o si unisce a una squadra, queste attività vengono aggiunte al suo profilo Zindi. Il profilo Zindi diventa il suo curriculum vitae online e una prova del suo lavoro.

Aiutiamo le aziende a assumere data scientist e a costruire il loro pool di talenti in vari modi. Offriamo alle aziende abbonamenti corporate a Zindi, che permettono loro di accedere a vantaggi come organizzare competizioni su Zindi in cui possiedono la proprietà intellettuale delle prime tre soluzioni e di assumere direttamente dalla classifica dei loro concorsi. Ottengono anche un account su Zindi Talent Search, che consente ai potenziali datori di lavoro di cercare i profili Zindi e identificare e assumere candidati in base alle loro prestazioni effettive su diversi tipi di problemi del mondo reale, come le competizioni stesse.

Qual è la tua visione per il futuro di Zindi?

La mia visione per il futuro è che Zindi venga riconosciuta come il più importante canale di milioni di talenti dati e intelligenza artificiale non scoperti e diversi provenienti da tutto il mondo. Ogni aspirante data scientist e professionista dell’intelligenza artificiale saranno consapevoli che devono venire su Zindi. La piattaforma Zindi è un luogo in cui, indipendentemente dal loro background, sanno che possono sviluppare le loro competenze, connettersi con mentor e colleghi che li aiutano nel loro percorso, creare un profilo che valorizza le loro capacità e offrirgli opportunità di carriera.

E ogni azienda avrà bisogno dell’adesione a Zindi per rimanere avanti rispetto alla concorrenza, perché tra pochi anni ogni azienda si troverà a competere per la qualità delle proprie capacità di scienza dei dati e intelligenza artificiale.

Attualmente facciamo una promessa a tutti i Zindiani sulla piattaforma, che cambieremo la loro vita se ci permetteranno. Abbiamo già visto molti giovani che hanno iniziato su Zindi, lottando persino per caricare il loro file CSV, e uno o due anni dopo aver partecipato a diverse competizioni su Zindi, ingaggiando discussioni nei forum e collaborando con diverse persone, trovano lavoro incredibile a causa delle competenze e della reputazione che hanno costruito su Zindi.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Zindi.