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Santiago Gonzalez एक अमेरिकी मशीन लर्निंग शोधकर्ता और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं। उनके पास एक फुल-स्टैक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में भी व्यापक ज्ञान है। वे एक दर्जन से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में पारंगत हैं। Gonzalez उन गिने-चुने लोगों में से एक हैं जिन्होंने 17 वर्ष की आयु में मास्टर्स की डिग्री के साथ कॉलेज से स्नातक किया। Santiago ने University of Texas at Austin में मात्र 14 वर्ष की आयु में दाखिला लिया था।
### प्रारंभिक जीवन
उनके माता-पिता के अनुसार, Gonzalez जब मुश्किल से पहली कक्षा में थे तब वे जटिल अवधारणाओं को उसी तरह समझ सकते थे जैसे एक वयस्क समझता है। वे प्रतिभाशाली पैदा हुए थे और बचपन में भूविज्ञान और रत्न विज्ञान से मोहित रहते थे। Santiago के दिमाग ने उन्हें Prodigies वृत्तचित्र श्रृंखला का अतिथि बना दिया। टीम ने उनका अनुसरण किया जब वे प्रतिष्ठित Colorado School of Mines में अध्ययन कर रहे थे।
आठ वर्ष की आयु से ही Santiago ने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में अपने कौशल विकसित किए। अपने कई साथियों के विपरीत, उन्होंने अपना समय ऑनलाइन गेमिंग और सोशल मीडिया पर नहीं बल्कि iOS ऐप्स बनाने पर केंद्रित किया।
अपनी क्षमताओं के कारण, Gonzalez व्यक्तिगत रूप से एक दर्जन से अधिक वेबसाइट और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने में सक्षम रहे। उनके अनुभव और कौशल ने उन्हें शीर्ष-स्तरीय कंपनियों के लिए काम करने में सक्षम बनाया, जबकि गुणवत्ता और सत्यनिष्ठा पर उच्च ध्यान बनाए रखा।
Gonzalez की प्रतिभा केवल तब ही काम नहीं करती जब वे जागते हैं। जब वे छोटे थे तो Santiago अपने प्रोग्राम में एक जटिल बग के बारे में सोचते हुए सो सकते थे और अगली सुबह समाधान के साथ जाग सकते थे। उनके लिए कोडिंग बहुत हद तक कविता की तरह है। वे अपने सॉफ्टवेयर को इतनी मेहनत से प्रोग्राम करना पसंद करते हैं कि वह भी कला के एक काम की तरह दिखे।
### शैक्षणिक करियर
University of Texas at Austin से स्नातक होने के अलावा, Gonzalez Colorado School of Mines (Computer Science में BS और MS) से भी स्नातक हैं। Austin में अपनी पढ़ाई के दौरान, Santiago ने Dr. Risto Miikkulainen के अधीन काम किया। उनके अध्ययन Machine Learning और Evolutionary Computation पर केंद्रित थे।
 Santiago Gonzalez
अपने जीवन के दौरान Gonzalez एक ऐसी प्रणाली पर काम कर रहे थे जो एक विशिष्ट तरीके से सीखना सीखने में सक्षम होगी। वे बढ़ी हुई सटीकता और कम डेटा का उपयोग करते हुए एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाना चाहते थे। इस मॉडल को Evolutionary Computation कहा गया। उनके द्वारा खोजे जा रहे क्षेत्रों में से एक छवि वर्गीकरण था।
Generative models एक नया क्षेत्र था जिसे उन्होंने खोजना शुरू किया। छवियों को वर्गीकृत करने के बजाय, प्रणाली पूरी तरह से नई छवियां बनाने में सक्षम होगी। उदाहरण के लिए, यदि AI को एक घोड़े की तस्वीर प्रदान करने का काम सौंपा जाए, तो वह उस जानवर की पूरी तरह से नई छवि बना सकता है।
