Imogen Low, NWO.ai’nin Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

Imogen Low, NWO.ai‘nin Kurucu Ortağı ve Baş Teknik Sorumlusudur. NWO.ai, 20 milyondan fazla mikro trendi takip eden ve trendler üssel hale gelmeden önce müşterilere bildiren öngörülü bir platformdur.

Sizce makine öğrenimi ile ilk olarak nasıl ilgilenmeye başladınız?

Ben ilk olarak lisedeyken makine öğrenimi ile ilgilenmeye başladım. Boş zamanlarımda, alışveriş merkezleri, havaalanları, hastaneler ve okullar gibi karmaşık, çok katlı tesislerin etkileşimli 3D haritalarını geliştiriyordum. Bu haritalar, ziyaretçilerin iç mekan navigasyonuna ve yol bulmasına yardımcı olmak için kullanılabilirdi. Ayrıca, binalar içindeki kullanıcıların davranışsal veri noktalarını toplamakla da ilgileniyordum. Bu bilgiler, zaman içinde ayak trafiğinin akışını tahmin etmek ve navigasyon rotalarını optimize etmek için kullanılabilirdi.

Ancak真正 olarak makine öğrenimi ile ilgilenmeye 17 yaşındayken, SAP’te makine öğrenimi mühendisi olarak ilk işimi aldığım zaman başladım. SAP’te çalışırken, çeşitli sorunlarla çalıştım. Örneğin, NASA’dan uydu verilerini analiz ederek mahsul verimini tahmin ettim; bilgisayar görüşü teknolojisini kullanarak drone görüntülerini analiz ederek hayvancılık izleme yaptım; kurumsal işlem verilerini kullanarak vergi kaçakçılığını tahmin ettim ve bilgisayar görüşü teknolojisini doğal dil işleme ile birleştirerek sohbet ve artırılmış gerçeklik sanal asistanlar geliştirdim.

Avustralya’dan Singapura ve nihayet Amerika’ya giden garip bir yol izlediniz, bu yolculuğu anlatır mısınız?

Lisedeyken geliştirdiğim iç mekan navigasyon uygulaması, Asya Pasifik ICT İttifakı (APICTA) ödülleri konferansında Tayvan’da sergilenmesi için beni oraya götürdü. Deney, Asya’da özellikle yapay zeka teknolojileri alanında yaşanan teknolojik değişim ve inovasyon hızına ilişkin yeni bir bakış açısı kazandırdı. Asya’da yaşanan bu gelişmelere dahil olmak ve bir parçası olmak istedim. Bu nedenle, SAP’in APJ merkez ofisinde Singapur’da makine öğrenimi pozisyonu aldım.

Singapur’da çalışırken, bir sanal asistan geliştirdim ve bu, SAP’te inovasyonun önde gelen örneklerinden biri haline geldi. Bu nedenle, Asya genelinde bir inovasyon zirvesinde bunu sergilemek için davet edildim. Zirvede, Pulkit Jaiswal’ın bir sunumunu dinledim ve o, online verileri analiz ederek ülkeler arasındaki jeopolitik gerilimi nasıl tahmin edebileceğini anlattı. Bu fikir beni o kadar etkiledi ki, o gün işimi bırakmaya ve onun yeni girişiminin kurucu ortağı olarak ona katılmaya karar verdim. Şirket New York’ta merkezli olmasına rağmen, ben Sydney’de bulunuyorum.

NWO.ai trendlerin üssel hale gelmeden önce nasıl tespit edildiğini açıklayabilir misiniz?

NWO.ai’de, farklı fikirlerin küresel ağlar boyunca nasıl yayıldığını modellemekteyiz. Hedef, önemli artışların öngörülmesini sağlamaktır. Bunu başarmak için, trendlerin benimsenmesinin en güçlü öncü göstergesi olan veri kaynaklarını ve tüketici seslerini belirleyen bir çapraz Korelasyon motoru tasarladık. Ayrıca, büyümeyi etkileyen ana faktörleri de belirleyebiliriz. Ardından, en öngörülü veri noktalarını güçlendirmek ve gecikenleri azaltmak için dinamik ağırlık sistemimizi kullanıyoruz.

Hangi makine öğrenimi teknolojileri kullanılmaktadır?

Belge kodlayıcısı, adlandırılmış varlık tanıma (NER) modelleri ve makine çevirisi gibi son teknoloji doğal dil işleme (NLP) makine öğrenimi modellerinin bir setini kullanıyoruz. Bunları, derlem kuralı madenciliği ve graf teorisi teknikleriyle birleştirerek, zaman bilinci, çok dilli, anlamsal bilgi grafiği olarak yapılandırılmış metinsel veritabanlarımızı modelleyebiliriz. Fikirlerin farklı zaman noktalarında ne kadar güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu temsil edebilir ve yeni veri noktaları arasında gerçek zamanlı olarak ilişkiler oluşturabiliriz.

Hangi kamu veya özel veri kaynakları kullanılmaktadır?

Öncelikle, trendleri öngörmek için tahmin modellerimizi oluşturmak amacıyla kamu tarafından erişilebilen, yapılandırılmamış veri kaynaklarına güveniyoruz. Bunlar, sosyal medya gönderileri, haber makaleleri, bloglar, forumlar, yorumlar ve arama geçmişlerini içerir. Bunları, histórik satış, talep ve envanter verileri gibi kurumsal işlem verisi gibi özel veri kaynaklarıyla birleştirebiliriz.

Kadın girişimcilere neler önerirsiniz?

Şimdi kadın kurucu olmak için harika bir zaman! Girişimciliğin çoğunlukla erkeklerin hakim olduğu bir alan olduğu düşüncesi sizi engellemesin. Son zamanlarda girişimcilikte cinsiyet çeşitliliği için daha büyük bir çağrı var. Kadınlar, sorunları çözme konusunda farklı perspektifler ve dünya görüşleri sunabilirler. Bu nedenle, kadınların iş kurmasını teşvik eden, rehberlik, mentorluk ve yatırım fırsatları sunan yeni destek ağları görüyoruz.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular NWO.ai‘yi ziyaret edebilir.