(दिसंबर 12, 2022) नॉर्थवेस्ट गिलफोर्ड हाई स्कूल में अपने हाई-स्कूल के वर्षों के दौरान, नील शाह ने कंप्यूटर साइंस रिसर्च में शामिल होने के अवसरों की तलाश शुरू कर दी। उन्होंने कई प्रोफेसरों को ईमेल किया जो मुफ्त में भी उनके शोध में उनकी मदद करने के अवसर की तलाश में थे।
नील प्रोग्रामिंग का अनुभव और कौशल था, और सीखने की इच्छा थी, लेकिन कोई डिग्री या उन्नत प्रशिक्षण नहीं था। आखिरकार, एनसी स्टेट यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर नगीजा समतोवा ने अपने ईमेल का जवाब दिया, और उन्होंने अपने स्नातक छात्रों को अपनी शोध परियोजनाओं के साथ मदद करने में गर्मी बिताई।
"इस अनुभव ने मुझे यह पता लगाने में मदद की कि मुझे समस्याओं की गहराई में जाने का वास्तविक जुनून था। मैंने लंबे समय तक एक समस्या पर अपने दिमाग को चकमा देने का आनंद लिया और इस विक्षिप्तता ने मुझे तब और अब अच्छी तरह से सेवा दी, "नील शाह, जो अब स्नैप इंक, सिएटल में लीड रिसर्च साइंटिस्ट हैं, जिनका काम मोटे तौर पर डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग में फैला हुआ है। , नेटवर्क साइंस और कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस डोमेन। इन वर्षों में, उनके व्यापक शोध के परिणामस्वरूप सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कारों के अलावा 45+ जर्नल प्रकाशन हुए हैं।
अप्रवासी जीवन
नीलके माता-पिता मुंबई से अमेरिका चले गए जब वे लगभग 30 वर्ष के थे, और वह डेढ़ वर्ष का था। उनके पिता एक कपड़ा कंपनी में ग्लोबल कस्टम्स कंप्लायंस के निदेशक के रूप में काम करते हैं, जबकि उनकी मां एक फ्यूल डिस्पेंसर मैन्युफैक्चरिंग कंपनी में स्टाफ सॉफ्टवेयर क्वालिटी एश्योरेंस इंजीनियर हैं।
"मेरे माता-पिता पहली पीढ़ी के अप्रवासी हैं, और उन्होंने इस देश में मेरे लिए जीवन बनाने के लिए कड़ी मेहनत की। उन्होंने मुझमें महान मूल्यों को स्थापित किया, विशेष रूप से एक मजबूत कार्य नीति, ईमानदारी और दृढ़ता," उन्होंने साझा किया वैश्विक भारतीय. पहले कुछ वर्षों के लिए, शाह परिवार रैले, नेकां, यूएस में रहते थे और बाद में चले गए ग्रीन्सबोरो, जहां नील ने अंततः हाई स्कूल से स्नातक किया। घर पर, उन्हें वीडियो गेम खेलने, इंटरनेट ब्राउज़ करने और सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम करने के तरीके सीखने के लिए ट्यूटोरियल खोजने में मज़ा आता था। मध्य विद्यालय में, उनके स्कूल में छात्रों को बीजगणित/ज्यामिति में कुछ अवधारणाओं को सीखने में मदद करने के लिए TI-83+ रेखांकन कैलकुलेटर खरीदने की आवश्यकता थी।
कोडर के रूप में पहला कदम
प्रोग्रामिंग में आने के उनके पहले गंभीर अनुभवों में से एक सरल प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना था, जो इन कैलकुलेटरों के पास थी, बुनियादी गणित और विज्ञान सॉफ्टवेयर लिखने के लिए। “मैं TI-83+ पर सरल “चुन योर ओन एडवेंचर” (CYOA) शैली के खेल भी लिखा करता था,” 30 वर्षीय, जिसे नए उपकरण बनाने में मज़ा आता है, कहते हैं।
दिलचस्प बात यह है कि प्रो नगीज़ा के साथ उनका सहयोग, जिनके साथ वे अपने हाई-स्कूल के वर्षों में जुड़े थे, बाद के वर्षों तक बने रहे। उन्होंने हाई स्कूल के छात्रों के लिए एक प्रमुख शोध प्रतियोगिता में नगीज़ा की बेटी केटी (हाई स्कूल में भी) के साथ काम किया।
"नगीज़ा और उनके सहयोगी प्रोफेसर अनातोली मेलेचको ने कंप्यूटर-सिम्युलेटेड परमाणु संलयन रिएक्टर डेटा में प्लाज्मा में अस्थिरता की पहचान करने की दिशा में एक परियोजना पर हमें सलाह दी, जो एक टीम के रूप में $ 50K जीतने के साथ समाप्त हुई (मेरे और केटी के बीच $ 25K), और मदद करना हम अंडरग्रेजुएट स्कूली शिक्षा के लिए भुगतान करते हैं, "नील मुस्कुराता है, जो हाई स्कूल खत्म करने के बाद अंडरग्रेजुएट स्कूली शिक्षा के लिए एनसी राज्य में शामिल हो गया।
डेटा माइनिंग
जैसा कि उन्होंने एनसी स्टेट यूनिवर्सिटी में शोध किया था, नील ने डेटा प्रबंधन और संपीड़न पर भी काम किया - अर्थात्, बहुत बड़े डेटासेट के भंडारण और अनुक्रमण को कैसे संभालना है।
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग का एक विशेष रूप से आकर्षक पहलू यह है कि आज बड़ी मात्रा में उत्पन्न डेटा सामाजिक प्रकृति का है, जिससे मेरा मतलब है कि यह मानव व्यवहार और कार्यों को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, मनुष्य एक दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, या वे ऑनलाइन वीडियो देखने या सामग्री के साथ जुड़ने में अपना समय कैसे व्यतीत करना चुनते हैं।
"इस प्रकार के इंटरैक्शन अत्यधिक मूल्यवान डेटा बनाते हैं जो मूलभूत रूप से मनुष्यों के व्यवहार के बारे में जानकारी को समाहित करता है। इस डेटा का उपयोग लोगों को समझने के लिए एक लेंस के रूप में किया जा सकता है, जो कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान अनुशासन का एक केंद्रीय फोकस है।" वह कहते हैं कि यह समझना कि मानव व्यवहार में पूर्वानुमेयता होती है और व्यवस्था उनके लिए अत्यंत ज्ञानवर्धक थी। नील ने 2013 में कंप्यूटर साइंस में बी एस और गणित में माइनर के साथ स्नातक किया।
सीएमयू से पीएचडी
नील नेकां स्टेट यूनिवर्सिटी से स्नातक करने के तुरंत बाद, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में चार साल से अधिक समय बिताया, जहाँ उन्होंने अपनी पीएचडी (2013 - 2017 से) की।
"सीएमयू में मेरा काम बड़े पैमाने पर ग्राफ डेटा को समझने और मॉडलिंग करने पर केंद्रित था, विशेष रूप से सामाजिक नेटवर्क और ऑनलाइन प्लेटफॉर्म में विषम, संदिग्ध या अपमानजनक व्यवहार की पहचान करने के संदर्भ में," नील बताते हैं।
यह देखते हुए कि ऑनलाइन ब्रांड, प्रभावित करने वालों और व्यापारियों के बारे में हमारी धारणा बहुत महत्वपूर्ण है, इस धारणा में हेरफेर करने के लिए जबरदस्त वित्तीय और सामाजिक प्रोत्साहन हैं, उदाहरण के लिए, सोशल प्लेटफॉर्म पर नकली अनुयायियों को खरीदकर, रेटिंग और ई-कॉमर्स पर नकली समीक्षाएं प्लेटफ़ॉर्म, अनुसंधान वैज्ञानिक कहते हैं।
नीलकी थीसिस बड़े पैमाने के ग्राफ़ डेटासेट में ऐसे नापाक व्यवहारों को स्वचालित रूप से खोजने के तरीकों पर केंद्रित है, जो इन ग्राफ़ में इन व्यवहारों के निशान के रूप में छोड़े गए असंगत इंटरैक्शन पैटर्न की पहचान करते हैं। इनका उपयोग Google, Flipkart और में तैनात सिस्टम में किया गया था चिकोटी, और बहुत कुछ।
अक्टूबर 2017 में अपनी पीएचडी का बचाव करने के बाद, नील ने "वेब और सोशल मीडिया पर झूठी जानकारी" शीर्षक से एक सर्वेक्षण पत्र लिखने के लिए प्रसिद्ध साइबर स्पेस विशेषज्ञ प्रोफेसर श्रीजन कुमार के साथ काम किया। इसने इन विषयों पर विभिन्न प्रकार के प्रासंगिक शैक्षणिक कार्यों का अवलोकन प्रदान किया। पिछले कुछ वर्षों में इस काम को 370 से अधिक बार उद्धृत किया गया है।
काम पर
वह 2017 के अंत में अपनी पीएचडी पूरी करने के तुरंत बाद स्नैप में शामिल हो गए। वह ग्राफ एमएल में पहल करते हैं और अत्याधुनिक ग्राफ एमएल विधियों के विकास के लिए वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और अनुसंधान इंटर्न की एक टीम का प्रबंधन करते हैं।
मेरी टीम व्यावसायिक समस्याओं (सिफारिश और रैंकिंग मॉडल) के लिए ग्राफ एमएल विधियों के आंतरिक अनुप्रयोगों को सक्षम करने के साथ-साथ बाहरी रूप से दृश्यमान, सुलभ (जैसे शीर्ष सम्मेलनों में) और ओपन-सोर्स प्रभावशाली शोध दोनों पर काम करती है।
उनका काम ज्यादातर सोशल नेटवर्क डेटा पर उपयोगकर्ता के व्यवहार के मॉडलिंग के अनुप्रयोगों की ओर ग्राफ डेटा पर मशीन सीखने की तकनीक पर केंद्रित है। इसमें नकली उपयोगकर्ताओं, कपटपूर्ण कार्यों और स्पैम का पता लगाने के साथ-साथ बेहतर रैंकिंग और अनुशंसा प्रणाली द्वारा उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करना शामिल है।
ग्राफ एमएल
"ग्राफ़" कंप्यूटर विज्ञान में एक मौलिक डेटा संरचना है जो एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया करने वाली वस्तुओं (जिन्हें नोड्स या कोने कहा जाता है) का प्रतिनिधित्व करते हैं (जिन्हें किनारों कहा जाता है)। ग्राफ़ ML मशीन लर्निंग की एक शाखा है जो ग्राफ़ संरचना में एन्कोड किए गए इस संबंधपरक डेटा को मॉडलिंग और ग्राफ़ पर व्यवहार की भविष्यवाणी करने जैसे अनुप्रयोगों की ओर समझने की कोशिश करती है (उदाहरण के लिए एक व्यक्ति भविष्य में क्या करेगा? वे किन अन्य लोगों या वस्तुओं से बातचीत करेंगे) साथ?)
अनुसंधान
एक विपुल शोधकर्ता, नील के पास काम और प्रकाशन की एक लंबी सूची है। उदाहरण के लिए, ट्विच पर, लोकप्रिय, लाइवस्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म जो गेमिंग के प्रति उत्साही लोगों को गेमिंग और सामग्री निर्माता खोजने की अनुमति देता है, उन्होंने एक प्रमुख "व्यूबॉटिंग" समस्या से निपटने में मदद की। स्ट्रीमर व्यूअरशिप मेट्रिक्स को बढ़ाने के लिए बॉटनेट प्रदाताओं को भुगतान कर रहे थे। नील का काम TheWebConf2017 में प्रकाशित हुआ था।
माइक्रोसॉफ्ट में, नील और उनकी टीम ने माइक्रोसॉफ्ट अकादमिक ग्राफ का निर्माण किया, वैज्ञानिक शोध के प्रभाव को मापते हुए कामकाजी तरीके से उद्धरण गणना, एच-इंडेक्स और जर्नल प्रभाव कारकों जैसे सरल गणना-आधारित मेट्रिक्स से परे चला गया। लॉरेंस लिवरमोर नेशनल लेबोरेटरी में अपनी पहली इंटर्नशिप में, उन्होंने समय-विकसित ग्राफ डेटासेट में स्वचालित रूप से व्यवहार पैटर्न की पहचान करने और संक्षेप में काम करने के लिए काम किया। उन्होंने ट्विटर डेटा में वेबसाइट स्क्रीनशॉट्स से गलत सूचनाओं की पहचान करने पर भी काम किया है।
Scholarships
नील काफी कुछ छात्रवृत्तियों के कारण बड़ी वित्तीय चुनौतियों से बचे रहे। वह एनसी राज्य विश्वविद्यालय में स्नातक अनुसंधान का पीछा करके, बिना किसी ऋण के कंप्यूटर विज्ञान में बीएस प्राप्त करके अपनी स्कूली शिक्षा की लागत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ऑफसेट करने में सक्षम था।
नील कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी सीएस कार्यक्रम कैसे संचालित होता है, यह देखते हुए कहते हैं कि वह "मुफ्त में" पीएचडी पाने के लिए भाग्यशाली थे। वे कहते हैं, "मेरे शोध और वजीफे को एनएसएफ ग्रेजुएट रिसर्च फेलोशिप का भी समर्थन प्राप्त था, जिसने मुझे अध्ययन के दौरान उचित जीवन स्तर बनाए रखने की अनुमति दी।"
भविष्य की योजना
"मैं उद्योग में अनुसंधान करना जारी रखना चाहूंगा। मुझे लगातार सीखना और अपने आप में सुधार करना पसंद है," नील कहते हैं। दूसरों को यह समझने में मदद करना कि समस्याओं के प्रभाव के बारे में कैसे सोचना है, उन्हें प्राप्त करने योग्य चरणों में कैसे तोड़ना है, और जब तक वे वैज्ञानिक नवाचार में योगदान करने में सक्षम नहीं हो जाते हैं और उनकी दीर्घकालिक सफलता और विकास को देखना नील के लिए बेहद फायदेमंद है।
फुरसत में…
“मुझे पढ़ना, वज़न उठाना और वीडियो गेम खेलना अच्छा लगता है,” नील कहते हैं, जो हाल ही में स्टीफ़न किंग की कुछ किताबें पढ़ रहे हैं। वह कई सालों से वजन उठा रहे हैं। नील कहते हैं, "जब मैं ग्रेजुएट स्कूल में था, तब मैं पावरलिफ्टिंग में प्रतिस्पर्धा करता था, जो दिन भर की सोच के बाद इसे उपचारात्मक और एकान्त गतिविधि पाता है। वह Starcraft 2 और Dota 2, दो सबसे बड़े ई-स्पोर्ट्स को खेलते हुए भी घंटों बिता सकता है।
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