마리아 엘레나, 스트라디기 AI 솔루션 디렉터 – 인터뷰 시리즈

마리아 엘레나 카르바할은 25년 이상의 인공 지능, 정보 기술 및 통신 경험을 전문 경력에 가지고 있습니다. 그녀는 캐나다와 스웨덴의 통신 회사에서 18년 동안 일했으며, 항공우주, 에너지 및 정보 기술 분야의 다양한 회사에서 일했습니다. 현재 스트라디기 AI에서 일하고 있으며, 스트라디기 AI는 캐나다의 인공 지능 리더입니다.

마리아 엘레나 카르바할은 연구 개발, 엔지니어링, 글로벌 전문 서비스, 디지털 변환 및 정보 기술 등 다양한 분야에서 활동했습니다. 그녀의 국제적 경험은 페루, 캐나다, 미국, 멕시코, 브라질, 스웨덴, 핀란드, 노르웨이, 러시아, 에스토니아 및 벨라루스 등에서 팀을 운영하고 관리하는 것을 포함합니다.

당신이最初에 AI에 관심을 갖게 된 것은 무엇입니까?

나는 항상 기술 분야에서 일하는 것을熱衷해 왔습니다. 개인적으로 나는 항상 주변을 최적화하는 것을 좋아합니다. 2 thập kỷ 동안 다양한 산업에서 최신 기술을 구현하는 경험을積んだ 덕분에 기술을 다양하게 습득할 수 있었습니다. AI는 모든 산업을 혁신할 것이라는 것을 믿습니다. AI는 비즈니스, 전문적인 분야, 개인적인 분야에서 최적화를 실현하는 데 중요합니다. 이것이 나를 끌어들이고 매일 매일 영감을 주는 것입니다.

당신은 이전에 에릭슨에서 18년 동안 일했습니다. 스트라디기 AI에 합류한 이유는 무엇입니까?

나는 전문적인 노력을 AI에 집중하기로 결정했습니다. AI는 기업이나 개인에게 큰 영향을 미칠 것입니다. AI는 다양한 문제를 해결하고 기술을 이용하여 차이를 만들 수 있는 기회를 제공합니다. 에릭슨에서 일하는 동안 나는 많은 경험을積んだ 덕분에 스트라디기 AI에서 일할 수 있게 되었습니다. 몬트리올의 번성하는 AI 생태계에 참여하여 기술을 이용하여 좋은 영향을 미치고 싶습니다.

스트라디기 AI에서 1년 동안 일한 후, 나는 스트라디기 AI의 전문가와 혁신가들과 함께 일한 것이 매우 유익했다는 것을 알게 되었습니다. 에릭슨에서 얻은 경험은 스트라디기 AI에서 매우 유용했습니다.

스트라디기 AI는 기계 학습 경험 없이도 AI 모델을 생성할 수 있습니다. 어떻게 이게 가능한가요?

스트라디기 AI의 셀프 서비스 ML 플랫폼인 케플러는 내부 전문가와 분석가가 복잡한 데이터 과학 작업 없이도 모델을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 케플러는 피처 엔지니어링과 같은 복잡한 작업을 자동화합니다. 또한 자동으로 파이프라인을 생성하고 최적의 알고리즘을 선택하며 하이퍼파라미터 최적화를 수행합니다.

케플러의 목표는 전문가들이 시간을 낭비하지 않도록 하는 것입니다. 케플러는 분석가와 전문가들이 모델을 생성하고 최적화하는 데 도움을 주는 도구입니다.

케플러를 사용하는 회사에서 관심 있는 AI 모델은 무엇입니까?

케플러는 다양한 산업과 기술을 사용하여 모델을 생성할 수 있습니다. 케플러는 의료 분야에서 질병을 감지하는 모델을 생성하는 데 사용되었습니다. 또한 금융 분야에서 거래 활동을 최적화하는 데 사용되었습니다.

스트라디기 AI는 자동화된 데이터 과학 워크플로를 사용합니다. 이것은 무엇입니까?

자동화된 데이터 과학 워크플로(ADSW)는 케플러 내에서 작동하는 데이터 과학 프로세스입니다. ADSW는 다양한 사용 사례를 해결하기 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 시간 시리즈 예측 워크플로는 재고를 재고 충원할 때 예측하는 데 사용됩니다. 케플러에는 8개의 사전 정의된 워크플어가 있으며, 모두 비데이터 과학자에게 직관적으로 설계되었습니다.

ADSW는 하이퍼파라미터 최적화, 구성, 모델 선택, 훈련 및 테스트 데이터 분할, 대시보드 생성, 모델 메트릭 평가 등과 같은 키 프로세스를 자동화합니다. 사용자는 데이터와 사용 사례만 있으면 모델을 생성할 수 있습니다.

어떤 종류의 데이터를 사용할 수 있나요?

케플러 플랫폼에서는 테이블, 텍스트, 이미지 데이터를 사용할 수 있습니다.

데이터와 데이터 유형에 익숙하지 않은 경우, 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

1. 테이블: 이것은 판매 데이터나 고객 정보를 포함하는 스프레드시트 또는 데이터베이스 테이블과 같은 것입니다.
2. 텍스트: 이것은 이메일, 고객 리뷰, 소셜 미디어 콘텐츠, 라이브러리 아카이브, 계약서 등과 같은 형태의 데이터입니다.
3. 이미지: 이것은 제품 갤러리 또는 조립 라인上的 제품 사진과 같은 것입니다.

비디오 데이터는 향후 케플러에서 사용할 수 있을 것입니다. 우리 웹사이트의 “데이터 유형” 섹션에서 사용 사례를 해결하는 데 사용할 수 있는 데이터 유형에 대해 설명합니다. 많은 기업에서 데이터를 사용하지 않는 경우가 많습니다.

기술 분야에 입사하려는 여성에게 조언이나 전략이 있나요?

나는 기술 분야에서 성공하기 위한 세 가지 기본적인 팁이 있습니다.

1 – 학습. 이것은 항상 당신의 일상에서 이루어져야 합니다. 당신이 얼마나 젊거나 나이가 많든, 항상 배우는 것이 중요합니다. 어떻게 배우는지 또는 누구로부터 배우는지에 상관없이, 지식을 받을 준비가 되어 있어야 합니다. 당신의 마음을 열고, 더 많은 지식을 받을 수 있도록 준비하세요.

2 – 열정. 나는 항상 어려운 상황이나 활동에 참여하기 위해 손을 들었습니다. 더 많은 것을 배우고, 더 많은 것을 성취하는 데 열정을 가지고 있습니다. 이것은 당신이 기술 분야에서 성공하기 위해 필요한 것입니다.

3 – 멘토링. 멘토링은 매우 강력한 도구입니다. 멘토링을 통해 당신은 훌륭한 리더를 찾을 수 있고, 그들의 경험과 지식을 배울 수 있습니다. 멘토링은 당신이 기술 분야에서 성공하기 위해 필요한 도구입니다.

나는 기술 분야에서 성공하기 위한 세 가지 팁을 제공했습니다. 나는 이 팁들이 기술 분야에서 성공하는 데 도움이 될 것입니다.

인터뷰에 감사드립니다. 기술 분야에 입사하려는 여성들에게 조언이나 전략이 있나요? 스트라디기 AI에 대해 더 알고 싶다면 스트라디기 AI를 방문하세요.