Мария Элена, Директор по Решениям в Stradigi AI – Серия Интервью

Мария Элена Карбахаль привносит 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 области Аэрокосмической, Энергетической и Информационных Технологий 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 рамках НИОКР, 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 технологическом секторе. Как личность, я всегда инвестирую в оптимизацию того, что окружает меня: от организации моего дома до повышения эффективности моих команд, клиентов и бизнеса в целом. Это является основой моего существа. Мне повезло иметь 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 исключения. ИИ имеет решающее значение для освобождения и стимулирования оптимизации во всех областях: бизнеса, профессиональной и личной. Это то, что привлекло меня и сохранило мое внимание и вдохновение, день за днем.

Вы ранее работали в Ericsson в течение 18 лет, что заставило вас решить присоединиться к Stradigi AI?

Меня интересовало сосредоточение моих профессиональных усилий на ИИ из-за того, как сильно он повлияет и изменит нашу жизнь и работу. ИИ открывает двери к широкому спектру проблем, которые вы пытаетесь решить при работе с крупными или малыми предприятиями, что дает вам шанс сделать разницу, сдвинуть ситуацию и использовать технологии во благо. Кроме того, у меня был обширный исполнительный опыт в Ericsson, который, в отличие от этого, является огромной организацией. Переходя в стартап như 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 в любую организацию, независимо от ее размера. Моя философия всегда была о том, чтобы сдвинуть технологический уровень один клиент за раз, и я привнесла это в Stradigi AI тоже.

Stradigi AI позволяет кому-то без опыта машинного обучения производить 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 самослужащей платформой МО Kepler, нашей основной целью является обеспечение того, чтобы внутренние SME и аналитики могли производить модели с использованием передовых методов МО, без необходимости изучать сложные методы.data science или привлекать свои команды data science.

С практической и технической точки зрения, это достигается путем автоматизации пошаговых процессов data science, которые обычно требуют времени и экспертизы для выполнения. 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 решении, а не о рутинных задачах дня. Для аналитиков и SME это также путь к повышению квалификации: реализуя инструменты МО в свою повседневную работу, вы даете им шанс обогатить свой анализ и, следовательно, свой подход к ключевым случаям.

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

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

Несколько впечатляющих 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 по использованию Понимания Естественного Языка для категоризации сложной текстовой информации и введения новых эффективностей в устаревшие процессы.

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

Stradigi AI использует Автоматизированный Workflow Data Science. Для тех, кто не знаком с этим, можете ли вы описать, что это такое и как оно используется в Stradigi AI?

Автоматизированные Workflow Data Science (ADSW) – это конечные процессы data science, которые работают внутри Kepler. ADSW были созданы для решения ряда случаев использования, поэтому мы построили каждый “workflow”, чтобы он имел высоко практические применения. Например, один из наших workflow – это прогнозирование временных рядов, которое позволяет профессионалам в CPG или розничной торговле предсказать, когда необходимо пополнить запасы. В Kepler есть восемь предварительно существующих workflow, которые все интуитивно спроектированы для непрофессионалов в области data science.

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

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

Все, что нужно пользователю, чтобы получить развертываемую модель МО, – это данные и случай использования, который необходимо решить. И, в зависимости от набора данных, вся сложная работа в ADSW 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, например, данные о продажах, или таблица базы данных с информацией о клиентах, продуктах и т. д.
2. Текстовые: этот тип данных может иметь многие формы, например, электронные письма, отзывы клиентов, контент социальных сетей, архивы библиотек, контракты и т. д.
3. Изображения: подумайте 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. Вас удивит, 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 думаю, являются真正 фундаментальными для успеха для любого, кто хочет процветать в технологической отрасли.

1 – Обучение. Это должно всегда быть частью вашей жизни. Независимо от того, сколько вам лет, вы всегда должны иметь что-то, чему можно научиться. Не имеет значения, как вы подходите к обучению или кто ваш учитель, 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. Великое напоминание в том, что быть готовым учиться – это одно из ключевых проявлений сочувствия.

2 – Страсть. Примеры тяжелой работы никогда не были неудовлетворительными в моем профессиональном опыте. Я всегда готова поднять руку на работе, чтобы взять на себя сложные ситуации или сложную деятельность. Чем больше я это делаю, тем больше я понимаю, что все возможно. Я не колебалась бы, чтобы выйти из своей зоны комфорта и взять на себя дополнительный вызов. Когда вы подходите к работе таким образом, вам не нужно ждать той великой возможности работы, которая изменит вашу жизнь. Если вы обратите внимание, вы заметите, что вокруг вас есть много небольших задач, которые дадут вам больше возможностей для обучения и, самое главное, больше возможностей для общения с лицами, принимающими решения.

3 – Наставничество. Для меня наставничество – это такой мощный инструмент, поскольку оно развивает ваши навыки слушания и обучения. Наставничество также может привести вас ближе к великим лидерам из ваших профессиональных сетей 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 вашей зоны комфорта и будут рядом, чтобы помочь вам набрать силу. Великие лидеры и великие наставники могут быть жестоко честными, но они также могут быть отличными слушателями. Поиск 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 распознать, 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.