Vasant Dhar
વસંત ધર ન્યૂયોર્ક યુનિવર્સિટીમાં સ્ટર્ન સ્કૂલ ઓફ બિઝનેસ અને સેન્ટર ફોર ડેટા સાયન્સમાં પ્રોફેસર છે, બિગ ડેટા જર્નલના ભૂતપૂર્વ મુખ્ય સંપાદક અને એસસીટી કેપિટલના સ્થાપક છે, જે 1990ના દાયકામાં ન્યૂયોર્ક શહેરમાં પ્રથમ મશીન-લર્નિંગ-આધારિત હેજ ફંડ્સમાંથી એક છે. તેમનું સંશોધન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની શાખાઓમાંથી તકનીકો અને સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ કરીને ડેટાના મોટા સ્રોતોમાંથી સ્કેલેબલ નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓ બનાવવા પર કેન્દ્રિત છે. પ્રારંભિક જીવન અને શિક્ષણ ધર ધ લોરેન્સ સ્કૂલ, સનાવરના સ્નાતક છે, જેને તેઓ તેમના માતા-પિતાએ તેમને જાણ્યા વિના આપેલી શ્રેષ્ઠ ભેટોમાંથી એક માને છે. તેમણે 1978માં ઇન્ડિયન ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી દિલ્હીમાંથી કેમિકલ એન્જિનિયરિંગમાં B.Tech સાથે સ્નાતકની પદવી મેળવી હતી. ત્યારબાદ તેમણે પિટ્સબર્ગ યુનિવર્સિટીમાં હાજરી આપી જ્યાં તેમણે 1984માં એમ. ફિલ અને પીએચ. ડી. પ્રાપ્ત કરી. ડોક્ટરેટની પદવી મેળવ્યા બાદ તેઓ ન્યૂયોર્ક યુનિવર્સિટીમાં ફેકલ્ટીમાં જોડાયા હતા. તેમણે 1994 અને 1997ની વચ્ચે મોર્ગન સ્ટેનલીમાં કામ કર્યું હતું, જ્યાં તેમણે ડેટા માઇનિંગ ગ્રૂપની રચના કરી હતી, જે નાણાકીય બજારો અને ગ્રાહકોના વર્તનની આગાહી કરવા પર કેન્દ્રિત હતું. કારકિર્દી હાઇલાઇટ્સ ધર એક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સંશોધક અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ છે, જેમના સંશોધનમાં આ પ્રશ્નનો જવાબ આપવામાં આવ્યો છે કે આપણે નિર્ણય લેવાની સાથે AI સિસ્ટમો પર ક્યારે વિશ્વાસ કરીએ છીએ? આ પ્રશ્ન ખાસ કરીને વર્તમાન સમયની સ્વાયત્ત મશીન-લર્નિંગ-આધારિત પ્રણાલીઓ માટે સુસંગત છે જે ચાલુ માહિતી સાથે શીખે છે અને અનુકૂલન કરે છે. તેમનું સંશોધન સંખ્યાબંધ ક્ષેત્રોમાં, ખાસ કરીને નાણાં, તેમજ આરોગ્યસંભાળ, રમતગમત, શિક્ષણ અને વ્યવસાય સહિતના ક્ષેત્રોમાં આગાહીયુક્ત નમૂનાઓનું નિર્માણ કરીને પ્રેરિત થયું છે, જેમાં પૂછવામાં આવ્યું છે કે આપણે કેટલાક ક્ષેત્રોમાં મશીનો પર શા માટે વિશ્વાસ કરવા તૈયાર છીએ અને અન્ય પર નહીં? તેમનો મત એ છે કે જ્યારે આપણે ચાલુ માહિતીમાંથી શીખતા મશીનને નિર્ણય લેવાનું સંપૂર્ણ નિયંત્રણ આપીએ છીએ ત્યારે એક વિસંગતતા હોય છે. આ વિસંગતતા કેટલાક જોખમો રજૂ કરે છે, ખાસ કરીને આવી પ્રણાલીઓ દ્વારા કરવામાં આવેલી ભૂલોની આસપાસ, જે તેમનામાં આપણા વિશ્વાસની માત્રાને સીધી અસર કરે છે. ધરનું સંશોધન જોખમ-આધારિત પરિમાણો સાથે વિશ્વાસને વિભાજિત કરે છેઃ આગાહી, અથવા સિસ્ટમ કેટલી વાર ભૂલો કરે છે (એક્સ-અક્ષ), અને આવી ભૂલોના સંબંધિત ખર્ચ (વાય-અક્ષ). આ સંશોધન એક "સરહદ" નું અસ્તિત્વ દર્શાવે છે જે સિસ્ટમ કેટલી વાર ખોટી હશે અને આવી ભૂલોના પરિણામો વચ્ચેની સમજૂતીને વ્યક્ત કરે છે. વિશ્વાસ કરો, અને તેથી મશીનને નિર્ણય લેવાનું નિયંત્રણ સોંપવાની અમારી ઇચ્છા, વધતી આગાહી અને ઓછી ભૂલ ખર્ચ સાથે વધે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, અમે મશીનો પર વિશ્વાસ કરવા તૈયાર છીએ જો તેઓ ઘણી બધી ભૂલો ન કરે અને તેમની કિંમત સહન કરી શકાય. જેમ જેમ ભૂલો વધે છે, તેમ તેમ આપણે જોઈએ છે કે તેમના પરિણામો ઓછા ખર્ચાળ હોય. ઓટોમેશન ફ્રન્ટિયર કામના ભવિષ્ય વિશે વિચારવાની કુદરતી રીત પ્રદાન કરે છે. વધુ અને વધુ સારી માહિતી અને અલ્ગોરિધમ્સ સાથે, હાલની પ્રક્રિયાઓના ભાગો વધેલી આગાહીને કારણે સ્વચાલિત બને છે, અને ઓટોમેશન સરહદને "મશીન પર વિશ્વાસ કરો" ઝોનમાં પાર કરે છે, જ્યારે ઉચ્ચ ભૂલ ખર્ચવાળા ભાગો માનવ નિયંત્રણ હેઠળ રહે છે. આ મોડેલ મનુષ્યો અને મશીનોની બદલાતી જવાબદારીઓ વિશે વિચારવાનો એક માર્ગ પ્રદાન કરે છે કારણ કે વધુ ડેટા અને વધુ સારા અલ્ગોરિધમ્સ નિર્ણયો સાથે મનુષ્યો કરતાં વધુ સારા બને છે. ધાર એ. આઈ. આધારિત સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મ્સના જોખમો અને ગોપનીયતા અને નૈતિક ઉપયોગો અને ડેટાના શાસનના મુદ્દાઓની આસપાસ નીતિના મુદ્દાઓ ઘડવા માટે પણ માળખાનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, AI પ્લેટફોર્મ્સના સામાજિક જોખમો, ડેટા ગવર્નન્સ, ગોપનીયતા, નૈતિકતા અને વિશ્વાસ પર મીડિયામાં નિયમિતપણે લખે છે. તેઓ શૈક્ષણિક તેમજ ઔદ્યોગિક મંચોમાં અવારનવાર વક્તા છે. ધર વ્યવસ્થિત રોકાણ, આગાહી, ડેટા સાયન્સ અને ફિનટેકના પાયા પરના અભ્યાસક્રમો શીખવે છે. તેમણે 100 થી વધુ સંશોધન લેખો લખ્યા છે, જે ઉદ્યોગ અને નેશનલ સાયન્સ ફાઉન્ડેશન જેવી સરકારી એજન્સીઓ પાસેથી અનુદાન દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડે છે. ડેટા સાયન્સ પ્રેડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ન્યુ યોર્ક યુનિવર્સિટી સ્ટર્ન ફેકલ્ટી પેજ ન્યુ યોર્ક યુનિવર્સિટી સ્ટર્ન સ્કૂલ ઓફ બિઝનેસ ફેકલ્ટી લિવિંગ પીપલ IIT દિલ્હી ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ યુનિવર્સિટી ઓફ પિટ્સબર્ગ ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ જન્મ વર્ષ ગુમ થયેલ (જીવંત લોકો) માહિતી પ્રણાલી સંશોધકો