जेरज़ी की मस्तिष्क स्वास्थ्य के मुद्दों में व्यक्तिगत रुचि है और बेहतर मस्तिष्क स्वास्थ्य को सक्षम करने के लिए अपनी कम्प्यूटेशनल विशेषज्ञता को लागू करने के लिए सैपियन लैब्स में शामिल हो जाते हैं।
वह जटिल डेटा एनालिटिक्स समस्याओं को हल करने के लिए गहरा दृष्टिकोण लाता है। उनकी विशेषज्ञता की व्यापक चौड़ाई में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, हेल्थकेयर एनालिटिक्स और संभाव्य मॉडलिंग शामिल हैं, जिन्हें उन्होंने वित्तीय धोखाधड़ी की रोकथाम और पहचान और जोखिम प्रबंधन, बैलिस्टिक लक्ष्य भेदभाव के लिए भविष्यवाणियों और सेंसर एनालिटिक्स खरीदने के लिए अगला उत्पाद जैसे विविध डोमेन में लागू किया है। उन्होंने रक्षा अनुसंधान परियोजना एजेंसी, राष्ट्रीय भू-स्थानिक-खुफिया एजेंसी, शिक्षा विभाग और अमेरिकी वयोवृद्ध मामलों के विभाग सहित विभिन्न सरकारी एजेंसियों के तत्वावधान में अनुसंधान परियोजनाओं के लिए प्रधान अन्वेषक के रूप में कार्य किया है। जेरज़ी को अमेरिकी रक्षा अनुसंधान परियोजनाओं के विभाग में सफलता के लिए दस कॉमनवेल्थ ऑफ वर्जीनिया आउटस्टैंडिंग अचीवमेंट अवार्ड्स मिले हैं।
उन्होंने कई पेटेंट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की कल्पना की है, उनमें से, वितरित डेटा और टेक्स्ट माइनिंग विधियां, और एक डेटा एनालिटिक्स विधि जो इंटरैक्टिव अधिग्रहण और दृश्य ज्ञान अभ्यावेदन के प्रदर्शन के लिए तैयार है। वह मशीन लर्निंग – ए मल्टी स्ट्रैटेजी अप्रोच, पुस्तक के सह-लेखक भी हैं। उनके पोस्टडॉक्टोरल शोध को कम्प्यूटेशनल साइंस एंड इंजीनियरिंग में नेशनल साइंस फाउंडेशन के अनुदान के माध्यम से प्रायोजित किया गया था, जो बहु-रणनीति मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के एक वर्ग की जांच करता है जो तंत्रिका नेटवर्क के साथ व्याख्यात्मक नियम-आधारित शिक्षा को जोड़ता है।
उन्होंने जॉर्ज मेसन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी की है, और पोलैंड के क्राको में एजीएच विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में बीएस और एमएस किया है। उन्होंने डेटा साइंस और एनालिटिक्स में विभिन्न भूमिकाएं निभाई हैं, हाल ही में बॉटमलाइन टेक्नोलॉजीज में एनालिटिक्स के उपाध्यक्ष के रूप में।
सेपियन लैब्स बड़े पैमाने पर बहुआयामी डेटा सेट के समृद्ध और विकसित संग्रह के निर्माण के लिए चल रहे वैश्विक डेटा अधिग्रहण पहलों को निष्पादित करने की एक अनूठी स्थिति में है, जिसमें जीवन के अनुभव, न्यूरोफिजियोलॉजिकल और मानसिक स्वास्थ्य जानकारी के साथ जनसांख्यिकी शामिल है। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैं एक संपत्ति के रूप में इस तरह के डेटा के महत्व को समझता हूं जो मस्तिष्क की बेहतर समझ को बढ़ावा दे सकता है, जिससे विकारों के अधिक सटीक निदान और उपचार के लिए बेहतर उपकरण बन सकते हैं।
मुझे प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रदर्शनों और विश्लेषणात्मक समाधानों के उत्पादीकरण के प्रयासों की दिशा में जटिल ज्ञान और बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स समस्याओं को हल करने में सबसे अधिक दिलचस्पी है।