Santiago Gonzalez, Amerikalı bir makine öğrenmesi araştırmacısı ve bilgisayar bilimcidir. Aynı zamanda full-stack yazılım mühendisi olarak kapsamlı bir bilgi birikimine sahiptir. Bir düzineden fazla programlama dilini akıcı şekilde kullanabilmektedir. Gonzalez, 17 yaşında üniversiteden yüksek lisans derecesiyle mezun olan birkaç kişiden biridir. Santiago, University of Texas at Austin'e henüz 14 yaşındayken kaydolmuştur.
### İlk Yılları
Ebeveynlerine göre, Gonzalez daha ilkokul birinci sınıftayken bile karmaşık kavramları bir yetişkin gibi anlayabiliyordu. Doğuştan bir dâhiydi ve çocukken jeoloji ve gemolojiye olan tutkusuyla dikkat çekiyordu. Santiago'nun zekası, onu Prodigies belgesel dizisinin konuğu haline getirdi. Ekip, onun prestijli Colorado School of Mines'ta eğitim alırken etrafında dolaştı.
Santiago, sekiz yaşından itibaren yazılım mühendisliği becerilerini geliştirdi. Birçok yaşıtından farklı olarak, zamanını çevrimiçi oyunlarda ve sosyal medyada geçirmedi, bunun yerine iOS uygulamaları oluşturmaya odaklandı.
Yetenekleri sayesinde Gonzalez, bir düzineden fazla web sitesi ve mobil uygulamayı tek başına geliştirebildi. Deneyimi ve becerisi, kalite ve dürüstlüğe yüksek bir odaklanma sürdürürken, üst düzey şirketler için çalışmasını sağladı.
Gonzalez'in dehası yalnızca uyanıkken işlemiyor. Küçükken Santiago, programındaki karmaşık bir hata hakkında düşünerek yatağa gidebiliyor ve ertesi sabah bir çözümle uyanabiliyordu. Onun için kodlama şiire çok benzer. Yazılımını titizlikle programlayarak onun da bir sanat eserine benzemesini sağlamayı seviyor.
### Akademik Kariyeri
University of Texas at Austin mezunu olmasının yanı sıra, Gonzalez aynı zamanda Colorado School of Mines'ın da mezunudur (Bilgisayar Bilimi alanında BS ve MS). Austin'deki çalışmaları sırasında Santiago, Dr. Risto Miikkulainen ile çalıştı. Çalışmaları Makine Öğrenmesi ve Evrimsel Hesaplama üzerine odaklandı.
 Santiago Gonzalez
Gonzalez, yaşamı boyunca belirli bir şekilde öğrenmeyi öğrenebilecek bir sistem üzerinde çalıştı. Artan doğruluk ve daha az veri kullanarak bir makine öğrenmesi modeli oluşturmak istedi. Bu model Evrimsel Hesaplama olarak adlandırıldı. Araştırdığı alanlardan biri görüntü sınıflandırmasıydı.
Üretken modeller, keşfetmeye başladığı yeni bir alandı. Görüntüleri sınıflandırmak yerine, sistem tamamen yeni olanlar yaratabilecekti. Örneğin, yapay zekâya bir at resmi sağlama görevi verilirse, o hayvanın tamamen yeni bir görüntüsünü yaratabilirdi.
