(12 월 12, 2022) Northwest Guilford High School에서 고등학교 시절에 Neil Shah는 컴퓨터 과학 연구에 참여할 기회를 찾기 시작했습니다. 그는 연구를 도와줄 기회를 찾고 있는 많은 교수들에게 무료로 이메일을 보냈습니다.
닐 프로그래밍 경험과 기술, 배우고자 하는 욕구가 있었지만 학위나 고급 교육은 없었습니다. 결국 NC 주립 대학의 나기자 사마토바 교수가 그의 이메일에 답장을 했고, 결국 그는 그녀의 대학원생들의 연구 프로젝트를 돕기 위해 여름을 보냈습니다.
“이 경험은 내가 문제에 깊이 파고드는 진정한 열정을 갖고 있음을 발견하는 데 도움이 되었습니다. 저는 오랫동안 한 가지 문제에 대해 머리를 숙이는 것을 즐겼고, 이 신경증은 그때나 지금이나 저에게 도움이 되었습니다. , 네트워크 과학 및 전산 사회 과학 영역. 수년에 걸쳐 그의 광범위한 연구를 통해 최고의 논문상 외에도 45개 이상의 저널 간행물을 발표했습니다.
이민자의 삶
닐의 부모는 약 30세 때 뭄바이에서 미국으로 이주했고 그는 XNUMX세였습니다. 그의 아버지는 섬유 회사에서 글로벌 관세 준수 이사로 일하고 있으며 그의 어머니는 연료 디스펜서 제조 회사의 직원 소프트웨어 품질 보증 엔지니어입니다.
“제 부모님은 이민자 XNUMX세대이시며 이 나라에서 저를 위해 열심히 일하셨습니다. 그들은 저에게 큰 가치, 특히 강력한 직업 윤리, 성실성, 끈기를 심어주었습니다.”라고 그는 말합니다. 글로벌 인디언. 처음 몇 년 동안 Shah 가족은 미국 노스캐롤라이나주 롤리에 살다가 나중에 Neil이 결국 고등학교를 졸업한 Greensboro. 집에서 그는 비디오 게임, 인터넷 검색, 소프트웨어 프로그래밍 방법 등을 배우기 위한 자습서 찾기를 즐겼습니다. 중학교 때 그의 학교는 학생들에게 대수학/기하학의 일부 개념을 배우는 데 도움이 되는 TI-83+ 그래핑 계산기를 구입하도록 요구했습니다.
코더로서의 첫 걸음
프로그래밍에 입문한 그의 첫 번째 진지한 경험 중 하나는 이 계산기에 있는 간단한 프로그래밍 언어를 사용하여 기본적인 수학 및 과학 소프트웨어를 작성하는 것이었습니다. "저는 또한 TI-83+에서 간단한 "CYOA(Choose Your Own Adventure)" 스타일의 게임을 작성하기도 했습니다.
흥미롭게도, 그가 고등학교 시절에 관계를 맺은 Nagiza 교수와의 협력은 그 후에도 몇 년 동안 지속되었습니다. 그는 또한 고등학생을 대상으로 한 주요 연구 대회에서 Nagiza의 딸인 Katie(역시 고등학생)와 함께 일했습니다.
“Nagiza와 그녀의 동료인 Anatoli Melechko 교수는 컴퓨터로 시뮬레이션한 핵융합로 데이터에서 플라즈마의 불안정성을 식별하는 프로젝트에서 우리를 멘토링했습니다. 그 결과 우리는 한 팀으로 $50(저와 Katie 사이에 각각 $25)를 따냈습니다. 우리는 학부 교육비를 지불합니다.”라고 고등학교를 마친 후 학부 교육을 위해 NC State에 입사한 Neil은 미소를 지었습니다.
데이터 수집
NC 주립 대학에서 연구하면서 Neil은 데이터 관리 및 압축, 즉 매우 큰 데이터 세트의 저장 및 인덱싱을 처리하는 방법도 연구했습니다.
데이터 마이닝과 기계 학습의 특히 매력적인 측면 중 하나는 오늘날 생성되는 많은 양의 데이터가 본질적으로 사회적이라는 것입니다. 즉, 이는 인간의 행동과 행동을 반영한다는 의미입니다. 예를 들어 인간이 서로 상호 작용하는 방식 또는 온라인 비디오를 보거나 콘텐츠에 참여하는 데 시간을 보내는 방법을 선택합니다.
“이러한 유형의 상호 작용은 인간의 행동 방식에 대한 정보를 근본적으로 캡슐화하는 매우 귀중한 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 계산 사회 과학 분야의 중심 초점인 사람을 이해하는 렌즈로 사용될 수 있습니다.” 그는 인간의 행동에는 예측 가능성과 질서가 있다는 것을 이해하는 것이 그에게 매우 계몽적인 것이라고 말합니다. Neil은 2013년 컴퓨터 과학 학사 및 수학 부전공으로 졸업했습니다.
CMU에서 박사
닐 Carnegie Mellon University에서 2013년이 조금 넘는 기간을 보냈으며 NC State University를 졸업한 직후 박사 학위를 취득했습니다(2017~XNUMX년).
Neil은 “CMU에서의 제 업무는 대규모 그래프 데이터를 이해하고 모델링하는 데 중점을 두었습니다. 특히 소셜 네트워크와 온라인 플랫폼에서 비정상적이거나 의심스럽거나 악의적인 행동을 식별하는 맥락에서 그렇습니다.”라고 Neil은 설명합니다.
온라인 인식이 온라인 브랜드, 인플루언서 및 판매자에 대한 우리의 인상에 매우 중요하다는 점을 감안할 때, 예를 들어 소셜 플랫폼에서 가짜 팔로워 구매, 평가 및 전자 상거래에 대한 가짜 리뷰 구매 등을 통해 이러한 인식을 조작할 수 있는 엄청난 재정적, 사회적 인센티브가 있습니다. 연구 과학자는 말합니다.
닐의 논문은 이러한 행동의 흔적으로 남겨지는 이러한 그래프에서 비정상적인 상호 작용 패턴을 식별하여 대규모 그래프 데이터 세트에서 이러한 악의적인 행동을 자동으로 발견하는 방법에 중점을 두었습니다. 이들은 Google, Flipkart 및 트위치 등.
2017년 370월에 박사 학위를 받은 후 Neil은 저명한 사이버 공간 전문가인 Srijan Kumar 교수와 함께 "웹 및 소셜 미디어에 대한 허위 정보"라는 제목의 설문 조사 보고서를 작성했습니다. 이 주제에 대한 다양한 관련 학술 연구의 개요를 제공했습니다. 이 연구는 지난 몇 년 동안 XNUMX회 이상 인용되었습니다.
직장에서
그는 박사 학위를 마친 직후인 2017년 말에 Snap에 합류했습니다. 그는 그래프 ML의 이니셔티브를 이끌고 최첨단 그래프 ML 방법 개발을 위해 과학자, 엔지니어 및 연구 인턴 팀을 관리합니다.
우리 팀은 비즈니스 문제(권장 및 순위 모델)에 대한 그래프 ML 방법의 내부 적용을 가능하게 하고 외부에서 볼 수 있고 액세스할 수 있는(예: 상위 회의에서) 오픈 소스인 영향력 있는 연구를 모두 수행합니다.
그의 작업은 주로 소셜 네트워크 데이터에서 사용자 행동을 모델링하는 응용 프로그램에 대한 그래프 데이터의 기계 학습 기술에 중점을 둡니다. 여기에는 가짜 사용자, 사기 행위 및 스팸을 탐지하고 순위 및 추천 시스템을 개선하여 사용자 경험을 개선하는 것이 포함됩니다.
그래프 ML
"그래프"는 서로 상호 작용하는 객체(노드 또는 꼭지점)를 나타내는 컴퓨터 과학의 기본 데이터 구조(가장자리라고 함)입니다. Graph ML은 그래프 구조로 인코딩된 이 관계형 데이터를 그래프에서 모델링 및 예측 동작과 같은 응용 프로그램(예: 미래에 사람이 무엇을 할 것인가? 와 함께?)
리써치
다작 연구원인 Neil은 자신의 업적에 대한 많은 작업 및 출판 목록을 보유하고 있습니다. 예를 들어 게임 애호가가 게임 및 콘텐츠 제작자를 찾을 수 있는 인기 있는 라이브 스트리밍 플랫폼인 Twitch에서 그는 주요 "뷰봇" 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다. 스트리머는 시청률 지표를 부풀리기 위해 봇넷 제공업체에 비용을 지불했습니다. Neil의 작업은 TheWebConf2017에서 발표되었습니다.
Microsoft에서 Neil과 그의 팀은 Microsoft Academic Graph를 구축하여 인용 횟수, h-index 및 저널 영향 요인과 같은 단순한 개수 기반 메트릭을 넘어서는 방식으로 과학 연구의 영향을 측정했습니다. 로렌스 리버모어 국립 연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)의 첫 인턴십에서 그는 시간이 지남에 따라 변화하는 그래프 데이터 세트에서 행동 패턴을 자동으로 식별하고 요약하는 작업을 했습니다. 그는 또한 Twitter 데이터의 웹사이트 스크린샷에서 잘못된 정보를 식별하는 작업을 했습니다.
장학금
닐 꽤 많은 장학금 덕분에 큰 재정적 어려움을 면했습니다. 그는 NC 주립 대학에서 학부 연구를 추구하고 부채 없이 컴퓨터 공학 학사 학위를 취득함으로써 상당한 학비를 상쇄할 수 있었습니다.
닐 Carnegie Mellon University CS 프로그램이 운영되는 방식을 고려할 때 "무료"로 박사 학위를 취득한 것은 운이 좋았다고 말합니다. “여기서 제 연구와 수당은 제가 공부하면서 합리적인 생활 수준을 유지할 수 있게 해주는 NSF 대학원 연구 펠로우쉽의 지원도 받았습니다.”라고 그는 말합니다.
향후 계획
“산업계에서 계속 연구하고 싶습니다. 저는 끊임없이 배우고 점진적으로 제 자신을 향상시키는 것을 좋아합니다.”라고 Neil은 말합니다. 다른 사람들이 문제의 영향에 대해 생각하는 방법, 문제를 달성 가능한 단계로 분해하는 방법, 과학적 혁신에 기여할 수 있을 때까지 지속하고 장기적인 성공과 성장을 보는 방법을 이해하도록 돕는 것은 Neil에게 엄청난 보람을 줍니다.
여가에…
"저는 독서, 웨이트 트레이닝, 비디오 게임을 즐깁니다." 최근 Stephen King의 책을 꽤 많이 읽고 있는 Neil은 말합니다. 그는 수년 동안 역도를 해왔습니다. “저는 대학원에 다닐 때 파워리프팅을 하곤 했습니다. 그는 또한 가장 큰 e-스포츠 중 두 가지인 스타크래프트 2와 도타 2를 하면서 시간을 보낼 수 있습니다.
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