Google Cloud Champion Innovators は、Google Cloud プロダクトとサービスの技術エキスパートである 500 人以上のプロフェッショナル（非 Google 社員）で構成されるグローバル ネットワークです。各チャンピオンは、クラウド AI/ML、データ分析、ハイブリッド マルチクラウド、モダン アーキテクチャ、セキュリティとネットワーキング、サーバーレス アプリ開発、ストレージ、Workspace、データベースの 9 つの技術カテゴリのいずれかを専門としています。
現在継続中のインタビュー シリーズでは、世界中のチャンピオン イノベーターと語らい、その個人的な道のり、どのテクノロジーに焦点を当てているか、そして何に強い関心を持っているかについて掘り下げます。
本日は、機械学習サイエンティストであり、Kubeflow コミュニティ メンバーでもある ML GDE の David Cardozo さんにお話を伺います。
いろいろな人たちが問題を解決するために、創造的な方法で機械学習（ML）を使用していますが、私はそうした創造的な方法すべての大ファンです。コンサルティングの仕事を通して、ML がたくさんの魅力的な用途で使われているのを知りました。ドローンの映像からクランベリーを数えたり、養魚場で魚を集計したり、プラスチックをリサイクルのために分類したりと実にさまざまです。そして、公共部門と民間部門の両方ですばらしいことが起きています。
私は今、Kubeflow コミュニティに深く関わっており、そのグループから学んでいます。そこは、Go や Python などの言語のるつぼです。ワーキング グループや会議に参加することで、現在の問題や進歩の妨げとなるものについてより多くのことを理解し、テクノロジー自体についてより深く知ることができます。そうした知見を得られるのが、とてもありがたいです。
エンジニアリング ブログ、本、ドキュメンテーションなど、たくさん読んでいます。現在、さまざまな Google ブログからシステム設計を学んでいます。これは、デザインしたものをスケールアップする方法を学ぶのに役立っています。また、機械学習モデルの作り方や、デプロイしたモデルの改善方法も学んでいます。
さらに、オープンソース コミュニティへの貢献にも力を注いでおり、さまざまなプロジェクトに積極的に参加しています。つい最近、コミュニティの友人たちとともに、JAX のディープ ラーニング用のハイレベル API である Elegy を開発しました。
何らかのトピックについて書くことも学ぶのに役立ちます。現在、バージョン 2.0 の Kubeflow パイプラインと Google Cloud の Vertex AI に焦点を当てたブログを書いています。
まったく新しい技術に取り組むときは、その開発を促進しているワーキング グループに参加し、どのようなことが行われているかを内側から見ています。こうしたワーキング グループや、そこでの議論と記録は多くのことを教えてくれます。また、Google Cloud Forum と StackOverflow コミュニティを利用して知識を深めています。
Vertex（Google Cloud 上の）で生成 AI を操作するのはとても楽しいです。また、他のイノベーターが作っているものについて聞くのも好きですね。それらのイノベーターは、魅力的なプロジェクトに取り組んでいる、非常にスマートでクリエイティブなグループです。ML の最先端について知れば知るほど興奮が高まります。
時間があるときはオープンソースをさらに利用して、Kubernetes と Kubeflow について理解を深めています。
水泳をしているほか、よくサッカーをしてアクティブに過ごしています。また、オプション取引について学び、アクティブ投資の可能性を試しています。経済システムの複雑さには好奇心を刺激されます。それがどのように機能し、どのようにすれば有益なものになるのかを本当に理解したいと思っています。
私は、もともとは社会科学を勉強していましたし、ちょっと不機嫌な歴史家でもあります。学校で興味があったのは歴史ですが、家族は社会科学の勉強に力を注ぐべきではないと言っていたので、数学と物理学を専攻しましたが、学位を取得することはありませんでした。人生やキャリアの面でいくつかの変遷を経て、現在はロンドン大学の Coursera で学士号を取得することに取り組んでいます。歴史の学位を取得するには多くの読書が必要です。これに触発されて、非常に長大な文書の内容が要約された AI プロジェクトを立ち上げ、使いやすいフォーマットを提供することで、歴史研究にアクセスしやすくしました。
私は Google デベロッパー エキスパートの 1 人としてスタートしましたが、Google のエンジニアと話し合い、構築しているクラウド アーキテクチャについて、より多くのフィードバックを得る機会をいつも求めていました。これは私自身のためでもあり、クライアントのためでもあります。また、Cloud コミュニティにもっと関わりたいと思っていました。
コミュニティのメンバーが困難に直面し、かつての私と同じように苦労しているのを見ると、助けずにはいられなくなります。スペイン語のネイティブ スピーカーとして、自分のような人たちのためにスペイン語でより多くのコンテンツを作りたいと考えていました。私が学習していたときはメンターがいなかったので、他の人のために私がメンターとしての役割を引き受けたいと思っています。
そういうわけで、ラテンアメリカやスペイン語圏のコミュニティでミートアップの開催を始めました。また、データ サイエンティストをさらに多く探し出しました。そして、Qwiklabs と Cloud Skills Boost を使って、自分のスキルを向上させる方法を学びました。
Innovators プログラムに参加した後、新しい AI テクノロジーに触れ、Google エキスパートとより緊密に協力し、さらなる Cloud 実験のためのクレジットをもらいました。
コンピュータ サイエンス（CS）に関して公開されているオープンな教育リソースを使うことをお勧めします。私のように、学校で CS を専攻していない場合は特にそうです。私の場合、コンピュータがコロンビアに普及するのが非常に遅かったので、学生として CS を専攻することはできませんでした。数学、そして情報セキュリティを通じて CS を学びました。
また、Elegy を試してみて、初期の問題解決に貢献し、フィードバックを提供して pull リクエストも行ってほしいですね :)
スタンフォード大学のニューラル ネットワークのコース（CS 231n）や、MIT のオープン コースウェアによる授業、Joel Grus 氏による YouTube の ML 動画がお気に入りです。
各チャンピオン イノベーターは Google と提携しておらず、Google に代わってサービスを提供することはありません。
