ฟาบิอานา เคลเล็มเทอ Co-founder และ Chief Data Officer ของ YData – สัมภาษณ์เชิงลึก

ฟาบิอานา เคลเล็มเทอ เป็น Co-founder และ Chief Data Officer ของ YData YData เป็นสตาร์ทอัพ AI ที่สร้างโซลูชันพัฒนาแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่รวมการค้นพบข้อมูล การปรับปรุงข้อมูล และการขยายขนาดในแพลตฟอร์มเดียว

สิ่งใดที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง?

ฉันมีภูมิหลังด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์ ซึ่งฉันมีโอกาสเรียนรู้และเข้าใจวิธีการดึงข้อมูลออกมาจากข้อมูลเชิงลึก รวมถึงการทำเช่นนั้นด้วยโค้ด ในสมัยนั้นไม่ได้ดูเหมือน Machine Learning แต่ก็เป็นสิ่งที่จุดประกายความหลงใหลในด้านนี้

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเบื้องหลังของ Ydata ได้หรือไม่?

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานให้กับสตาร์ทอัพและองค์กรขนาดใหญ่ ฉันเคยเผชิญกับความท้าทายหลายอย่าง บางครั้งข้อมูลถูกปิดกั้นด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยหรือความเป็นส่วนตัว และบางครั้งข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่าย แต่คุณภาพไม่ดีเท่าที่ต้องการในการสร้างโซลูชัน AI การรู้ว่าความท้าทายเหล่านี้เกิดขึ้นบ่อยในหลายองค์กร ทำให้เราเริ่มต้นธุรกิจด้วยเป้าหมายในการช่วยเหลือทีมเหล่านี้ให้สามารถพัฒนา AI ได้อย่างรวดเร็วขึ้นด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น

คุณสามารถอธิบายข้อมูลสังเคราะห์ให้กับผู้ฟังของเราได้หรือไม่?

ข้อมูลสังเคราะห์ถือเป็นข้อมูลใดๆ ที่ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้น ข้อมูลใดๆ ที่ถูกสร้างขึ้นในทางเทคนิคจึงถือเป็นข้อมูลสังเคราะห์ มีหลายวิธีที่สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ได้ ตั้งแตยุทธวิธีแบบอ้างอิงกฎไปจนถึงการใช้โมเดล Machine Learning หรือ Deep Learning เพื่อสร้าง “กฎ” เหล่านั้นให้เรา YData ได้นำยุทธวิธี Deep Learning มาใช้เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ที่ยังคงพฤติกรรมจากเหตุการณ์โลกแห่งความเป็นจริงโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว

สิ่งใดที่ทำให้ข้อมูลสังเคราะห์มีความสำคัญ?

เมื่อองค์กรต่างๆ รู้ถึงความสำคัญของข้อมูลในการเพิ่มขีดความสามารถทางธุรกิจมากขึ้น ความสำคัญและบทบาทของข้อมูลสังเคราะห์ก็จะถูกเข้าใจมากขึ้น การรวบรวมข้อมูลจริงไม่เพียงแต่ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูงเท่านั้น แต่บางครั้งยังเป็นไปไม่ได้ เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ข้อมูลจึงเป็นข้อกำหนดที่จำเป็น นี่คือจุดที่ข้อมูลสังเคราะห์เข้ามาเป็นหนึ่งในวิธีแก้ปัญหา

Ydata สร้างข้อมูลสังเคราะห์อย่างไร?

YData ใช้โมเดล Deep Generative เป็นหลักเพื่อเรียนรู้คุณลักษณะทางสถิติและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของข้อมูลดั้งเดิม ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถสร้างชุดข้อมูลที่มีคุณค่าทางธุรกิจเทียบเท่ากับข้อมูลดั้งเดิมโดยไม่ทำให้สามารถติดตามย้อนกลับไปยังบันทึกดั้งเดิมได้

แพลตฟอร์ม Ydata ช่วยให้ค้นพบและปลดล็อกแหล่งข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างไร?

แพลตฟอร์ม YData มีการเชื่อมต่อที่มีมาตรฐานสำหรับฐานข้อมูล 仓库ข้อมูล หรือทะเลสาบข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเข้าใจว่าข้อมูลที่มีอยู่มีประโยชน์ในการตอบคำถามทางธุรกิจหรือไม่ โดยไม่ต้องดูบันทึกจริง

คุณสามารถแบ่งปันรายละเอียดเกี่ยวกับชุมชนข้อมูลสังเคราะห์แบบเปิดได้หรือไม่?

ข้อมูลสังเคราะห์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และด้วยเหตุนี้ ความตระหนักเกี่ยวกับวิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ ประโยชน์ และข้อจำกัดยังคงไม่แพร่หลายในวงกว้าง ดังนั้น ที่ YData เราจึงเลือกเส้นทางการให้ความรู้โดยการสร้างชุมชนข้อมูลสังเคราะห์ นอกเหนือจากเป็นสถานที่แลกเปลี่ยนความคิดเห็นหรือรับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญแล้ว ชุมชนนี้ยังเป็นสถานที่ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอื่นๆ สามารถเริ่มต้นการเดินทางสู่ข้อมูลสังเคราะห์ได้

YData ได้ประกาศเงินสนับสนุน 2.7 ล้านดอลลาร์สำหรับการขยายตัวระหว่างประเทศ คุณสามารถแบ่งปันรายละเอียดเกี่ยวกับแผนการขยายตัวและกลยุทธ์สำหรับอนาคตได้หรือไม่?

YData เกิดมาเพื่อเป็นธุรกิจระดับโลกแล้ว และเราเข้าใจว่าเทคโนโลยีนี้ต้องการผู้นำรุ่นแรกที่มักจะอยู่ในประเทศที่มีความก้าวหน้ามากที่สุด ดังนั้น ลูกค้าแรกของเราจึงอยู่นอกประเทศโปรตุเกสทั่วทั้งยุโรป และตอนนี้เรากำลังตั้งฐานในอเมริกาเหนือด้วย การสนับสนุนครั้งนี้จะช่วยให้เราเสริมสร้างความแข็งแกร่งในทวีปทั้งสองนี้ ไม่เพียงแต่ในด้านการค้าเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการขยายทีมด้วย เราเป็นทีมที่กระจายอยู่ทั่วโลก ซึ่งช่วยให้เราสามารถจ้างผู้มีความสามารถที่ดีที่สุดได้ไม่ว่าจะอยู่ที่ไหน

มีสิ่งอื่นที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ YData หรือไม่?

YData กำลังผลักดันขอบเขตของ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและสร้างหมวดหมู่ใหม่: DataPrepOps แม้ว่าจะเป็นชื่อที่ไม่สวยงาม แต่ก็เป็นปัญหาที่หลายบริษัทต้องเผชิญเมื่อพูดถึงการพัฒนาเวชศาสตร์ข้อมูล การเตรียมข้อมูล ยังคงเติบโต และหลังจาก Data Pipelines และ Data Observability แล้ว Data Quality สำหรับทีม Data Science ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น และ YData กำลังเป็นผู้นำความคิดในด้านการเตรียมข้อมูล

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม YData เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม