نيلش يقود فريق الهندسة في إنفيرلس، وهي منصة غير حالية مبنية من الصفر لمساعدة المطورين على نشر نماذج مخصصة ومفتوحة المصدر مع بدء تشغيل منخفض وتوسع تلقائي فعال. لقد ساعد مئات الشركات على تحسين بنيتها التحتية السحابية؛ وطوّر منصة أتمتة إعلانات تعتمد على التعلم الآلي خلال فترة عمله في أمازون؛ وقد نشر براءة اختراع في استخدام حاوية التطبيقات والعديد من البراءات الأخرى في تحليل الشفرات.
تخصص نيلش يكمن في بنية التعلم الآلي، وكوبرنيتيس، والهندسة، وبنية الذكاء الاصطناعي، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي والمراقبة ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. يحمل درجة بكاليروس في تكنولوجيا هندسة البرمجيات من كلية دلهي للهندسة.
On this episode, Dr. Darren engages in a stimulating conversation with Nilesh Agarwar, co-founder and CTO of InfraLess. Nilesh explores the evolution of AI and the crucial role of data management in the current landscape. He highlights the challenges organizations face in terms of data security, efficiency, and the need for innovative data architectures. The discussion also delves into the significance of edge computing, the potential of hybrid AI models, and the emergence of specialized hardware to meet the evolving demands of AI applications. Nilesh emphasizes the importance of integrating AI into data pipelines to improve data access and security, while addressing the complexities of managing multiple models and ensuring the efficient use of compute resources. ## Takeaways * AI has shifted the focus from compute to data management. * Data efficiency is crucial for effective model training. * Organizations are increasingly concerned about data security. * Data warehouses are often inadequate for modern data needs. * New architectures, such as vector databases, are emerging. * AI can enhance data access through natural language queries. * Hybrid models will dominate the future of AI.. * Edge computing is essential for real-time applications. * Specialized hardware will become more prevalent in AI. * Data cleaning is crucial to prevent the leakage of PII.