마리아 엘레나, Stradigi AI의 솔루션 디렉터 – 인터뷰 시리즈

마리아 엘레나 카르바할은 25년 이상의 인공 지능, 정보 기술 및 통신 경험을她的 전문 경력에 가져옵니다. 그녀는 캐나다와 스웨덴의 통신 회사에서 18년 동안 일했으며, 에어로스페이스, 에너지 및 정보 기술 분야의 다양한 회사에서 일했습니다. 현재 Stradigi AI에서 일하고 있는 그녀는 캐나다의 인공 지능 리더입니다.

마리아 엘레나 카르바할은 R&D, 엔지니어링, 글로벌 프로페셔널 서비스, 디지털 트랜스포메이션 및 정보 기술 분야에서 많은 기능적 역할을 수행했습니다. 그녀의 국제적 경험에는 페루, 캐나다, 미국, 멕시코, 브라질, 스웨덴, 핀란드, 노르웨이, 러시아, 에스토니아 및 벨라루스에서 팀을 관리하고 일한 경험이 포함됩니다.

당신은 처음에 AI에 관심을 가지게 된 이유는 무엇인가?

私は 항상 기술 분야에서 일하는 것을熱心하게 생각해 왔습니다. 개인적으로,私は 항상 주변의 것을 최적화하는 데 관심이 있습니다. 가구를 정리하는 것에서부터 팀, 고객, 비즈니스에 효율성을 가져오는 것까지, 이것은私の核心的な 부분입니다. 지난 20년 동안 다양한 산업에서 선도적인 기술을 구현하는 경험을 많이 했기 때문에, 기술은 매우 다양하고 전이 가능한 것으로 생각합니다.

AI에 더具体적으로来说,私は 인공 지능과 양자 컴퓨팅이 모든 산업을 혁신할 것이라는 강한 신념을 가지고 있습니다. AI는 비즈니스, 전문적인 분야, 개인적인 분야에서 최적화를解放하고 연료를 공급하는 데 중요한 역할을 합니다. 이것이 나를 끌어들이고, 날마다 영감을 주는 것입니다.

당신은 이전에 에릭슨에서 18년 동안 일했습니다. 스트라디기 AI에 합류하기로 결정한 이유는 무엇인가?

私は AI에 관심을 가지게 된 이유는 그것이 우리가 살고 일하는 방식을 어떻게 변화시키고 영향력을 미칠 것인가에 대한 것입니다. AI는 기업이 큰 것이나 작은 것에 관계없이 다양한 문제를 해결하는 기회를 제공합니다. 또한, 에릭슨에서 광범위한 경영 경험을 가지고 있었지만, 스트라디기 AI와 같은 스타트업으로의 전환을 통해私は 새로운 도전을 받아들이고, 몬트리올에서 형성되는 번성하는 AI 생태계의 일부가 되고 싶었습니다. 이것은 매우 мотив하고 에너지를 주는 것입니다.

스트라디기 AI에서 1년간 일한 후, 놀라운 전문가와 혁신가들와 함께 일한 후, 에릭슨에서의 경험은 매우 귀중하고 전이 가능한 것으로 생각합니다.私の哲学은 항상 클라이언트 하나하나마다 기술의 발전을 추구하는 것이었습니다. 스트라디기 AI에서도 이것을 실현하고 있습니다.

스트라디기 AI는 기계 학습 경험 없이도 AI 모델을 생성할 수 있습니다. 이것은 어떻게 달성되는 것인가?

많은 AI와 ML 세계의 논의는 “민주화”에 관한 것입니다. 이것은 대중에게 AI를 제공하는 것을 의미합니다. 그러나 사용 가능성과 사용 편의성은 다릅니다. 우리의 셀프 서비스 ML 플랫폼, 케플러의 주요 목표는 내부 전문가와 분석가가 복잡한 데이터 과학 작업을 배우거나 데이터 과학 팀을 참여시킬 필요 없이 고급 ML 기술을 사용하여 모델을 생성할 수 있도록 하는 것입니다.

실제적인 기술적인 관점에서, 이것은 일반적으로 시간과 전문 지식이 필요한 단계별 데이터 과학 프로세스를 자동화함으로써 달성됩니다. 예를 들어, 케플러는 특징 엔지니어링 프로세스를 자동화하며, 이것은 복잡하고 다단계의 업무입니다. 또한, 자동으로 파이프라인을 생성하고, 최상의 알고리즘을 선택하며, 자동으로 구성과 하이퍼파라미터 최적화를 수행합니다. 모두 수동적으로 이루어지는 작업입니다.

이러한 단계를 자동화하는 목표는 전문가가 사소한 작업에 시간을 낭비하지 않도록 하는 것입니다. 케플러를 사용하면 팀이 다음 큰 혁신에 대해 생각하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 분석가와 전문가에게도 이것은 업무에 ML 도구를 구현함으로써 분석과 접근 방식을 풍부하게 하는 기회입니다.

케플러를 사용하는 회사에서 보신 interessant한 AI 모델은 무엇인가?

케플러의 아름다움은 그것이 여러 산업에서 다양한 기술을 사용하여 광범위한 사용 사례를 다룰 수 있다는 것입니다. 정부부터 투자까지, 케플러는 리더들이 측정 가능한 결과를 달성하도록 도와줍니다.

의료 분야에서 혁신적인 모델을 개발한 경우가 기억에 남습니다. 여기서 우리는 이미지 분할 모델과 회귀 모델을 사용하여 질병을 감지했습니다. 또 다른 경우는 지역 및 국가 정부의 규제 기관에서 자연어 이해를 사용하여 복잡한 텍스트 정보를 분류하고, 레거시 프로세스에 새로운 효율성을 가져오는 것입니다.

또한, 우리는 케플러를 사용하여 금융 부문의 클라이언트의 거래 활동을 최적화했습니다.

스트라디기 AI는 자동화된 데이터 과학 워크플로우를 사용합니다. 이것에 익숙하지 않은 사람들을 위해 설명해 주시겠습니까?

자동화된 데이터 과학 워크플로우(ADSW)는 케플러 내에서 작동하는 종단간 데이터 과학 프로세스입니다. ADSW는 여러 사용 사례를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 예를 들어, 우리의 워크플로우 중 하나는 시간 시리즈 예측입니다. 이것은 소비재 또는 소매 전문가가 재고가 언제補充되어야 하는지 예측할 수 있도록 합니다. 케플러에는 8개의 사전 존재하는 워크플로우가 있으며, 모두 비데이터 과학자를 위해 직관적으로 설계되었습니다.

ADSW는 자동으로 키 프로세스를 자동화하는 고급 ML 워크플로우입니다. 케플러에서 ADSW는 다음을 자동화합니다:

• 하이퍼 파라미터 최적화
• 구성
• 모델 선택
• 트레이닝 및 테스트 데이터 분할
• 대시보드 생성
• 모델 메트릭 평가

사용자는 모델을 생성하기 위해 데이터와 사용 사례만 필요로 합니다. 데이터 세트에 따라 ADSW 내의 복잡한 작업은 몇 분 내에 완료될 수 있습니다.

어떤 종류의 데이터를 사용할 수 있습니까?

케플러 플랫폼을 사용하면 탭형, 텍스트 및 이미지 데이터와 함께 작업할 수 있습니다.

데이터와 데이터 유형에 익숙하지 않은 사람들을 위해 설명해 드리겠습니다:

1. 탭형: 이것은 键情報을 포함하는 스프레드시트일 수 있습니다. 예를 들어, 판매 데이터 또는 고객 인구 통계의 데이터베이스 테이블입니다.
2. 텍스트: 이 유형의 데이터는 이메일, 고객 리뷰, 소셜 미디어 콘텐츠, 도서관 아카이브, 계약서 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.
3. 이미지: 제품 갤러리 또는 조립 라인上的 제품 사진을 생각해 보십시오.

비디오 데이터는 향후 케플러에서 사용할 수 있을 것입니다. 웹사이트의 “데이터 유형” 섹션에서 주요 사용 사례를 해결할 수 있는 데이터 유형에 대해 설명합니다. 많은 기업에서 사용되지 않는 데이터가 얼마나 많은지驚訝할 것입니다.

기술에 관심이 있는 여성들에게 조언이나 전략이 있습니까?

私は 기술 산업에서 성공하기 위한 세 가지 기본적인 팁을 가지고 있습니다.

1 – 학습. 이것은 항상 당신의 삶의 일부여야 합니다. 당신이 얼마나 젊거나 나이가 많든, 항상 배우고 성장해야 합니다. 배우는 방법이나 누구로부터 배우는지 중요하지 않습니다. 단지 지식을 받을 준비가 되면 됩니다. 마음을 열고, 더 많은 지식을 받을 수 있도록 준비하십시오. 기술 산업에서 성공하기 위한 기본적인 조건은 항상 배우고 성장하는 것입니다.

2 – 열정.私の 경력에서 열심히 일한 예는 결코 부족하지 않았습니다.私は 항상 복잡한 상황이나 어려운 작업을 맡으려고 합니다. 더 많이 그렇게 할수록, 모든 것이 가능하다는 것을 깨닫습니다.私は 편안한 영역을 벗어나 추가적인 도전을 받아들이는 것을 주저하지 않습니다. 이렇게 하면 리더가 당신의 열정을 인정하고 평가할 수 있습니다.

이렇게 일하면, 당신은 삶을 변화시키는偉大한 기회를 기다릴 필요가 없습니다. 주변에 많은 작은 작업이 있으며,これら를 통해 더 많은 학습 기회와 더 많은 노출이 가능합니다.

3 – 멘토링.私は 멘토링을 매우 강력한 도구로 생각합니다. 멘토링은 듣고 배우는 능력을 강화합니다. 또한, 멘토링을 통해 당신은 훌륭한 리더와 더 가까워질 수 있습니다. 경력에서, 당신이 신뢰하고 따라갈 수 있는 리더를 찾는 것이 중요합니다. 이러한 리더는 당신을 편안한 영역에서 벗어나게 하고, 당신이 강해지도록 도와줄 것입니다. 훌륭한 리더와 멘토는 때때로 엄격할 수 있지만, 또한 훌륭한 듣는 사람이 될 수 있습니다. 당신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 도와줄 수 있는 멘토를 찾는 것이 중요합니다.

인터뷰 감사합니다. 기술에 입문하려는 사람들에게 적용할 수 있는 세 가지 전략은 모두에게 적용될 수 있습니다. 스트라디기 AI 또는 이 놀라운 회사에 대해 더 알고 싶은 사람들은 스트라디기 AI를 방문하십시오.