Мария Элена, Директор по решениям в Stradigi AI – Интервью-серия

Мария Элена Карбахаль приносит более 25 лет опыта в области искусственного интеллекта, информационных технологий и телекоммуникаций в свою профессиональную карьеру. У нее 18 лет опыта работы в телекоммуникационной компании в Канаде и Швеции, а также в аэрокосмической, энергетической и информационно-технологической областях с различными компаниями. В настоящее время она работает в Stradigi AI, лидере в области искусственного интеллекта в Канаде.

Мария Элена Карбахаль выполняла многие функциональные роли в области исследований и разработок, инженерии, глобальных профессиональных услуг, цифровой трансформации и информационных технологий. Ее международный опыт включает работу и управление командами в таких странах, как Перу, Канада, США, Мексика, Бразилия, Швеция, Финляндия, Норвегия, Россия, Эстония и Беларусь.

Что именно привлекло вас к ИИ изначально?

Я всегда была увлечена работой в технологической сфере. Как личность, я всегда инвестирую в оптимизацию того, что меня окружает: от организации моего дома до повышения эффективности моих команд, клиентов и бизнеса в целом. Это в основе моей сущности. Я была удачлива, что имела очень практический опыт внедрения передовых технологий в прошлом десятилетии в различных отраслях, поэтому мои навыки стали очень разнообразными и трансферабельными.

Глядя более конкретно на ИИ, я являюсь сильным сторонником того, что искусственный интеллект и квантовые вычисления революционизируют все отрасли – без исключений. ИИ имеет решающее значение для разблокировки и стимулирования оптимизации во всех областях: бизнеса, профессиональной и личной. Это то, что привлекло меня и сохранило мое внимание и вдохновение, день за днем.

Ранее вы работали в Ericsson (ERIC ) в течение 18 лет, что заставило вас присоединиться к Stradigi AI?

Меня интересовало сосредоточиться на ИИ из-за того, как сильно он повлияет и изменит нашу жизнь и работу. ИИ открывает двери к ряду проблем, которые вы пытаетесь решить, работая с предприятиями любого размера, что дает вам шанс сделать разницу, сдвинуть рычаг, и использовать технологии для добра. Кроме того, у меня был обширный исполнительный опыт в Ericsson, который, в отличие от этого, является огромной организацией. Переходя в стартап, такой как Stradigi AI, я хотела выйти из своей зоны комфорта и испытать на себе, что значит быть частью процветающей, развивающейся экосистемы ИИ, которая формируется в Монреале. Есть что-то мотивирующее и энергизирующее в том, чтобы быть частью этого сообщества.

Я уже год работаю в Stradigi AI, и после года работы с удивительной группой профессионалов и инноваторов, rõчно, что мой опыт в Ericsson был так ценен и трансферабелен для любой организации, независимо от размера. Моя философия всегда была о том, чтобы сдвинуть технологический рычаг один клиент за раз, и я привнесла это в Stradigi AI тоже.

Stradigi AI позволяет человеку без опыта машинного обучения создавать модели ИИ, можете ли вы описать, как это достигается?

Много дискуссий в мире ИИ и МО посвящено “демократизации”. Что, если говорить свободно, означает сделать ИИ доступным для масс. Но доступность и удобство использования – это не одно и то же. С нашей платформой Kepler, нашей основной целью является обеспечение того, чтобы внутренние эксперты и аналитики могли создавать модели с помощью передовых методов МО, не имея необходимости учиться сложной науке о данных или привлекать свои команды по науке о данных.

С практической и технической точки зрения, это достигается путем автоматизации пошаговых процессов науки о данных, которые обычно требуют времени и экспертизы для завершения. Например, Kepler автоматизирует процесс инженерии функций, который является сложным и многоступенчатым. Он также автоматически создает конвейер, выбирая лучшие алгоритмы, проходит автоматическую конфигурацию и оптимизацию гиперпараметров – все это происходит без участия человека.

Целью наличия такого уровня автоматизации в процессе является освобождение ваших экспертов от траты времени на тривиальные и耗 времени задачи. Автоматизируя эти шаги, Kepler дает вашей команде больше времени, чтобы подумать о следующем большом инновационном проекте, а не о рутинных задачах дня. Для аналитиков и экспертов это также путь к повышению квалификации: реализуя инструменты МО в их повседневной работе, вы даете им шанс обогатить свой анализ и, следовательно, свой подход к ключевым случаям.

Какие интересные модели ИИ вы видели у компаний, использующих Kepler?

Красота Kepler заключается в том, что она охватывает широкий спектр случаев использования в нескольких отраслях, используя ряд методов – от классического МО до глубокого обучения. От правительств до инвестиций, Kepler может помочь лидерам достичь измеримых результатов.

Несколько влиятельных проектов, которые приходят на ум и имеют большое влияние на нашу жизнь и работу, – это разработка инновационных моделей в сфере здравоохранения, где мы использовали модели сегментации изображений и регрессионные модели для обнаружения заболеваний. Другой пример – наша работа с регулирующими органами в местных и национальных правительствах, где мы использовали понимание естественного языка для категоризации сложной текстовой информации и принесения новых эффективностей в наследственные процессы.

На другом конце спектра мы также использовали Kepler для оптимизации торговых hoạtностей для клиента в финансовом секторе.

Stradigi AI использует Автоматизированную Научную Работу с Данными. Для тех, кто не знаком с этим, можете ли вы описать, что это такое и как оно используется в Stradigi AI?

Автоматизированные Научные Работы с Данными (АНРД) – это конечные процессы науки о данных, которые работают внутри Kepler. АНРД были созданы для решения ряда случаев использования, поэтому мы построили каждую “работу” с высоко практическими приложениями. Например, одна из наших работ – прогнозирование временных рядов, которое позволяет профессионалам в сфере потребительских товаров или розничной торговли предсказать, когда необходимо пополнить запасы. В Kepler есть восемь предварительно существующих работ, которые все интуитивно спроектированы для неквалифицированных специалистов по науке о данных.

АНРД – это передовые рабочие процессы МО, которые автоматизируют ключевые процессы, некоторые из которых я упомянул выше. В АНРД Kepler автоматизирует:

• Оптимизацию гиперпараметров
• Конфигурацию
• Выбор модели
• Разделение данных для обучения и тестирования
• Создание панели управления
• Оценку метрик модели

Все, что нужно пользователю для получения развертываемой модели машинного обучения, – это данные и случай использования, который необходимо решить. И, в зависимости от набора данных, вся сложная работа в АНРД может быть выполнена в течение нескольких минут.

Какие типы данных можно использовать?

Платформа Kepler позволяет работать с табличными, текстовыми и изображениями данными.

Для тех, кто не знаком с данными и типами данных, я разберу их:

1. Табличные: это может быть электронная таблица, содержащая ключевую информацию, такую как данные о продажах, или база данных таблиц клиентских демографических данных, продуктов и т. д.
2. Текстовые: этот тип данных может иметь множество форм, например, электронные письма, отзывы клиентов, контент социальных сетей, библиотечные архивы, контракты и т. д.
3. Изображения: думайте о галереях продуктов или фотографиях предметов на сборочной линии.

Данные видео будут доступны в Kepler в будущем. На нашем сайте в разделе “Типы данных” мы объясняем, какие типы данных могут решить ключевые случаи использования. Вы будете удивлены, сколько данных остается невостребованным, особенно в крупных предприятиях.

У вас есть какие-либо советы или стратегии для женщин, которые хотят присоединиться к технологической отрасли?

У меня есть три совета, которые, я считаю, являются фундаментальными для успеха для всех, кто хочет процветать в технологической отрасли.

1 – Обучение. Это всегда должно быть частью вашей жизни. Независимо от того, сколько вам лет, вы всегда должны иметь что-то, чему можно учиться. Не имеет значения, как вы учитесь или у кого вы учитесь, просто будьте готовы получить знания. Откройте свой ум. Очистите свой мозг, чтобы вы могли быть готовы получить больше знаний, больше любви, больше сочувствия… просто больше. Будьте одержимы своим собственным развитием. Отличным напоминанием является то, что быть готовым учиться – это одно из ключевых проявлений сочувствия.

2 – Страсть. Примеры упорного труда никогда не были неудачными в моем профессиональном опыте. Я всегда готова поднять руку на работе, чтобы взять на себя сложные ситуации или сложную деятельность. Чем больше я делаю это, тем больше я осознаю, что все возможно. Я не колебалась бы, чтобы выйти из своей зоны комфорта и взять на себя дополнительный вызов. Когда вы делаете это, лидеры могут определить и оценить страсть, которую вы проявляете.

Когда вы подходите к работе таким образом, вы не должны ждать той великой возможности, которая изменит вашу жизнь. Если вы обратите внимание, вы заметите, что вокруг вас есть множество небольших задач, которые дадут вам больше возможностей для общения с лицами, принимающими решения, и, что самое главное, больше возможностей для обучения.

3 – Наставничество. Для меня наставничество является таким мощным инструментом, поскольку оно развивает ваши навыки слушания и обучения. Наставничество также может привести вас ближе к великим лидерам из вашей профессиональной сети или внутри вашего личного круга. На протяжении всей вашей карьеры важно определить, какие лидеры вы можете доверять и следовать, и выбрать их в качестве ваших наставников и образцов для подражания.

Лидеры, которые верят в вас, будут толкать вас из зоны комфорта и помогать вам набрать силу. Великие лидеры и великие наставники могут быть жестко честными, но они также могут быть отличными слушателями. Найти бескорыстных людей, которые помогут вам достичь вашего полного потенциала, может предложить вам некоторые из лучших моментов обучения в вашей жизни. Теперь ваша задача – найти и признать, кто эти наставники могут быть или могут стать для вас – и доверять им.

Спасибо за интервью. Ваши три стратегии для тех, кто хочет войти в технологическую отрасль, применимы к любому и я полностью согласен с ними. Любой, кто хочет узнать больше о Kepler или этой удивительной компании, должен посетить Stradigi AI.