Vasant Dhar
वसंत धर न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में स्टर्न स्कूल ऑफ बिजनेस और सेंटर फॉर डेटा साइंस में प्रोफेसर हैं, बिग डेटा पत्रिका के पूर्व प्रधान संपादक और एससीटी कैपिटल के संस्थापक हैं, जो 1990 के दशक में न्यूयॉर्क शहर में पहले मशीन-लर्निंग-आधारित हेज फंडों में से एक है। उनका शोध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के विषयों से तकनीकों और सिद्धांतों का उपयोग करके डेटा के बड़े स्रोतों से स्केलेबल निर्णय लेने वाली प्रणालियों के निर्माण पर केंद्रित है। प्रारंभिक जीवन और शिक्षा धार द लॉरेंस स्कूल, सनावर के स्नातक हैं, जिसे वे अपने माता-पिता द्वारा दिए गए सबसे अच्छे उपहारों में से एक मानते हैं। उन्होंने 1978 में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली से रासायनिक इंजीनियरिंग में B.Tech के साथ स्नातक किया। बाद में उन्होंने पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय में भाग लिया जहाँ उन्होंने 1984 में एम. फिल और पीएचडी प्राप्त की। डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त करने के बाद वे न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के संकाय में शामिल हो गए। उन्होंने 1994 और 1997 के बीच मॉर्गन स्टेनली में काम किया जहां उन्होंने डेटा माइनिंग ग्रुप बनाया जो वित्तीय बाजारों और ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित था। करियर हाइलाइट्स धर एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोधकर्ता और डेटा वैज्ञानिक हैं जिनका शोध इस सवाल को संबोधित करता है कि हम निर्णय लेने के साथ AI सिस्टम पर कब भरोसा करते हैं? यह प्रश्न विशेष रूप से वर्तमान समय की स्वायत्त मशीन-लर्निंग-आधारित प्रणालियों के लिए प्रासंगिक है जो चल रहे डेटा के साथ सीखते हैं और अनुकूलन करते हैं। उनका शोध कई क्षेत्रों, विशेष रूप से वित्त, साथ ही स्वास्थ्य सेवा, खेल, शिक्षा और व्यवसाय सहित क्षेत्रों में भविष्यसूचक मॉडल के निर्माण से प्रेरित है, जिसमें पूछा गया है कि हम कुछ क्षेत्रों में मशीनों पर भरोसा करने के लिए तैयार क्यों हैं और दूसरों पर नहीं? उनका विचार है कि एक विसंगति तब होती है जब हम एक मशीन को पूर्ण निर्णय लेने का नियंत्रण देते हैं जो चल रहे डेटा से सीखती है। यह असंतुलन कुछ जोखिमों का परिचय देता है, विशेष रूप से ऐसी प्रणालियों द्वारा की गई त्रुटियों के आसपास, जो सीधे उन पर हमारे विश्वास की डिग्री को प्रभावित करते हैं। धर का शोध विश्वास को दो जोखिम-आधारित आयामों के साथ विभाजित करता हैः पूर्वानुमेयता, या कोई प्रणाली कितनी बार गलतियाँ करती है (एक्स-अक्ष), और ऐसी गलतियों की संबंधित लागत (वाई-अक्ष)। शोध एक "सीमा" के अस्तित्व को दर्शाता है जो एक प्रणाली कितनी बार गलत होगी और ऐसी गलतियों के परिणामों के बीच एक समझौते को व्यक्त करता है। विश्वास, और इसलिए मशीन को निर्णय लेने का नियंत्रण सौंपने की हमारी इच्छा, बढ़ती पूर्वानुमेयता और कम त्रुटि लागत के साथ बढ़ती है। दूसरे शब्दों में, हम मशीनों पर भरोसा करने के लिए तैयार हैं यदि वे बहुत अधिक गलतियाँ नहीं करते हैं और उनकी लागत सहनीय है। जैसे-जैसे गलतियाँ बढ़ती हैं, हम चाहते हैं कि उनके परिणाम कम महंगे हों। स्वचालन सीमा कार्य के भविष्य के बारे में सोचने का एक स्वाभाविक तरीका प्रदान करती है। अधिक और बेहतर डेटा और एल्गोरिदम के साथ, मौजूदा प्रक्रियाओं के कुछ हिस्से पूर्वानुमेयता में वृद्धि के कारण स्वचालित हो जाते हैं, और स्वचालन सीमा को "मशीन पर भरोसा करें" क्षेत्र में पार कर जाते हैं, जबकि उच्च त्रुटि लागत वाले भाग मानव नियंत्रण में रहते हैं। यह मॉडल मनुष्यों और मशीनों की बदलती जिम्मेदारियों के बारे में सोचने का एक तरीका प्रदान करता है क्योंकि निर्णय लेने वाले मनुष्यों की तुलना में अधिक डेटा और बेहतर एल्गोरिदम बेहतर हो जाते हैं। धर ए. आई.-आधारित सोशल मीडिया प्लेटफार्मों के जोखिमों और गोपनीयता और नैतिक उपयोग और डेटा के शासन के मुद्दों के आसपास नीतिगत मुद्दों को तैयार करने के लिए भी ढांचे का उपयोग करता है। वह मीडिया में नियमित रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, एआई प्लेटफॉर्म के सामाजिक जोखिमों, डेटा गवर्नेंस, गोपनीयता, नैतिकता और विश्वास पर लिखते हैं। वह अकादमिक के साथ-साथ औद्योगिक मंचों पर भी लगातार वक्ता रहे हैं। धर व्यवस्थित निवेश, भविष्यवाणी, डेटा विज्ञान और फिनटेक की नींव पर पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं। उन्होंने 100 से अधिक शोध लेख लिखे हैं, जिन्हें उद्योग और राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन जैसी सरकारी एजेंसियों के अनुदान से वित्त पोषित किया गया है। ।