Maria Elena, Stradigi AI Çözüm Direktörü – Röportaj Serisi

Maria Elena Carbajal, profesyonel kariyerine 25 yılı aşkın bir süredir Yapay Zeka, Bilgi Teknolojileri ve Telekomünikasyon deneyimini getiriyor. Kanada ve İsveç’teki bir telekom şirketinde 18 yıl çalışmanın yanı sıra, Havacılık, Enerji ve Bilgi Teknolojileri alanlarında çeşitli şirketlerde görev yaptı. Şu anda Stradigi AI’de çalışıyor, Stradigi AI Kanada’da bir Yapay Zeka lideri.

Maria Elena Carbajal, Ar-Ge, Mühendislik, Küresel Profesyonel Hizmetler, Dijital Dönüşüm ve Bilgi Teknolojileri gibi birçok fonksiyonel rolde görev yaptı. Uluslararası deneyimi, Peru, Kanada, ABD, Meksika, Brezilya, İsveç, Finlandiya, Norveç, Rusya, Estonya ve Belarus gibi ülkelerde takımlar yönetmek ve çalışmak şeklinde oldu.

Sizleri ilk olarak Yapay Zeka’ya neler çekmiştir?

Her zaman teknoloji sektöründe çalışmaya hevesliydim. Bir birey olarak, her zaman etrafımdaki şeyleri optimize etmeye çalışırım: evimi düzenlemek, takımlarımı, müşterilerimi ve genel olarak işleri daha verimli hale getirmek. Bu, benim için çok önemli. Geçen yirmi yılda çeşitli sektörlerde lider teknoloji uygulamalarında çok elverişli deneyimler kazandım, böylece becerilerim çok çeşitli ve transfer edilebilir hale geldi.

Yapay Zeka’ya daha özel olarak bakarsak, Yapay Zeka ve Kuantum Bilgisayarın tüm sektörleri -istisnasız- devrimleştiracağına güçlü bir şekilde inanıyorum. Yapay Zeka, iş, profesyonel ve kişisel alanlardaki tüm alanlarda optimizasyonu serbest bırakmak ve beslemek için kritik öneme sahiptir. Bu, beni çekti ve her gün ilham verdi.

Önceden Ericsson’ (ERIC ) da 18 yıl çalıştınız, Stradigi AI’e neden katılmaya karar verdiniz?

Profesyonel çabalarımı Yapay Zeka’ya odaklamak istedim, çünkü bu, yaşam ve çalışma şeklimizi nasıl değiştireceğini gördüm. Yapay Zeka, büyük veya küçük işletmelerle çalışırken bir dizi sorunu çözmek için kapı açar ve fark yaratmak, teknolojiyi iyiye kullanmak için bir şans sunar. Ayrıca, Ericsson’da geniş yönetici deneyimi kazandım, bu da karşılaştırıldığında büyük bir organizasyon. Stradigi AI gibi bir startup’a geçiş yapmak, kendimi rahatlık alanımın dışına çıkmak ve Montreal’de oluşan canlı, gelişen Yapay Zeka ekosistemine dahil olmak istedim. Bu topluluğa dahil olmak beni motive ediyor ve enerji veriyor.

Stradigi AI’de bir yıldır çalışıyorum ve harika profesyoneller ve yenilikçilerle birlikte çalıştıktan sonra, Ericsson’daki deneyimlerimin her organizasyonda, büyüklüğü ne olursa olsun, çok değerli ve transfer edilebilir olduğunu anladım. Felsefem her zaman bir müşteriye odaklanarak teknolojiyi ilerletmek üzerine oldu ve bunu Stradigi AI’de de uyguluyorum.

Stradigi AI, makine öğrenimi deneyimi olmayan birinin Yapay Zeka modelleri üretmesine olanak tanır, bunu nasıl başardıklarını açıklar mısınız?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi dünyasındaki birçok tartışma “demokratikleşme” حولunda dönüyor. Bu, Yapay Zeka’yı kitlelere ulaştırmak anlamına geliyor. Ancak, erişilebilirlik ve kullanılabilirlik aynı şey değil. Kepler adlı self-service Makine Öğrenimi platformumuzun ana hedefi, iç uzmanlar ve analistlerin, karmaşık veri bilimini öğrenmeden veya veri bilimcisi takımlarını dahil etmeden, gelişmiş Makine Öğrenimi teknikleriyle modeller oluşturabilmelerini sağlamak.

Pratik ve teknik olarak, bu, tipik olarak zaman ve uzmanlık gerektiren adımları otomatikleştirerek gerçekleştiriliyor. Örneğin, Kepler, özellik mühendisliği sürecini otomatikleştirir, bu da karmaşık ve çok adımlı bir işlemdir. Ayrıca, en iyi algoritmaları seçerek, otomatik olarak bir pipeline oluşturur, yapılandırmanın ve hiperparametre optimizasyonunun otomatikleştirilmesini sağlar – tüm bunlar elverişsiz bir şekilde.

Bu düzeyde otomatikleştirme, uzmanlarınızı boş, zaman alan görevlerden kurtararak, büyük创新 düşünmesine daha fazla zaman ayırmasını sağlar. Analistler ve uzmanlar için de, Makine Öğrenimi araçlarını günlük işlerine dahil ederek, analizlerini ve yaklaşımını zenginleştirmelerine olanak tanır.

Kepler kullanan şirketlerden gördüğünüz ilginç Yapay Zeka modelleri nelerdir?

Kepler’in güzelliği, çeşitli endüstrilerde, klasik Makine Öğreniminden derin öğrenime kadar çeşitli tekniklerle geniş bir kullanım alanı sunmasıdır. Hükümetlerden yatırımlara kadar, Kepler liderlere ölçülebilir sonuçlar elde etmelerine yardımcı olabilir.

Aklıma gelen, yaşam ve çalışma şeklimizi etkileyen birkaç önemli proje, sağlık sektöründe yenilikçi modeller geliştirmemizdir. Örneğin, resim segmentasyonu modelleri ve regresyon modelleri kullanarak hastalıkları tespit ettik. Ayrıca, yerel ve ulusal hükümetlerin düzenleyici kurumlarıyla birlikte, Doğal Dil Anlama kullanarak karmaşık metin bilgilerini kategorize etmek ve miras süreçlerine yeni verimlilikler getirmek için çalıştık.

Diğer yandan, Kepler’i bir finansal sektör müşterisi için ticaret faaliyetlerini optimize etmek için de kullandık.

Stradigi AI, Otomatik Veri Bilimi İş Akışını kullanır. Bu, nedir ve Stradigi AI tarafından nasıl kullanılır?

Otomatik Veri Bilimi İş Akışları (ADSW), Kepler’de çalışan son-aşağıya veri bilimi süreçleridir. ADSW’ler, birçok kullanım alanı çözmek için oluşturuldu, bu nedenle her “iş akışını” çok pratik uygulamalar için inşa ettik. Örneğin, zaman serisi tahmini iş akışımız, perakende veya tüketim mallarındaki profesyonellere stokların ne zaman yenilenmesi gerektiğini öngörme olanağı sağlar. Kepler’de sekiz önceden tanımlanmış iş akışı vardır ve bunlar, veri bilimcileri olmayan kişiler için tasarlanmıştır.

ADSW’ler, bazılarını yukarıda belirttiğim, anahtar süreçleri otomatikleştiren gelişmiş Makine Öğrenimi iş akışlarıdır. Bir ADSW’de Kepler:

• hiperparametre optimizasyonu
• yapılandırma
• model seçimi
• eğitim ve test verisi bölümleri
• gösterge tablosu oluşturma
• model metriklerinin değerlendirilmesi

Kullanıcının bir dağıtıma hazır Makine Öğrenimi modeli elde etmek için yalnızca veri ve bir kullanım alanı gerekli. Veri kümesine bağlı olarak, bir ADSW’deki tüm karmaşık iş, birkaç dakika içinde tamamlanabilir.

Hangi tür veriler kullanılabilir?

Kepler platformu, sekman, metin ve resim verilerini işleyebilir.

Veri ve veri türleri hakkında bilgi sahibi olmayanlar için:

1. Sekman: Bu, satış verileri veya müşteri demografisi gibi önemli bilgileri içeren bir elektronik tablo veya veritabanı tablosu olabilir.
2. Metin: Bu veri türü, e-postalar, müşteri yorumları, sosyal medya içeriği, kütüphane arşivleri, sözleşmeler gibi birçok formda olabilir.
3. Resim: Ürün galerileri veya montaj hattındaki ürünlerin fotoğrafları gibi düşünülebilir.

Video verileri de gelecekte Kepler’de kullanılabilir. Web sitemizdeki “Veri Tipleri” bölümünde, hangi veri türlerinin önemli kullanım alanlarını çözebileceğini açıklıyoruz. Büyük işletmelerde ne kadar çok veri kullanılmadığını şaşırarak görebilirsiniz.

Teknolojiye katılmak isteyen kadınlara herhangi bir ipucu veya strateji önerir misiniz?

Benim için gerçekten temel olan üç ipucu var.

1 – Öğrenme. Bu, hayatınızın her döneminde olmalıdır. Ne kadar genç veya yaşlı olursanız olun, her zaman öğrenmeye açık olmalısınız. Nasıl öğrendiğiniz veya kimden öğrendiğiniz önemli değil, sadece bilgiyi alma konusunda açık olun. Zihninizi açın, beyninizi temizleyin, böylece daha fazla bilgi, daha fazla sevgi, daha fazla empati alabilirsiniz. Kendi gelişiminizle obsesif bir şekilde ilgilenin. Empatinin önemli bir tezahürü, öğrenmeye hazır olmaktır.

2 – Tutku. Profesyonel deneyimimde, zorlu durumları veya karmaşık faaliyetleri üstlenmeye her zaman hazır olduğumu gördüm. Ne kadar çok yaparsam, her şeyin mümkün olduğunu anladım. Rahatlık alanımın dışına çıkmakta veya ek bir zorluğu üstlenmekte tereddüt etmem. Bunu yaptığınızda, liderler tutkunuzu tanımlayabilir ve takdir edebilir.

İşe bu şekilde yaklaştığınızda, hayatınızı değiştirecek büyük bir iş fırsatını beklemenize gerek kalmaz. Dikkatli bakarsanız, size daha fazla öğrenme, daha fazla liderle tanışma ve daha fazla olanak sunan birçok küçük görev görebilirsiniz.

3 – Mentorluk. Bana göre mentorluk, dinleme ve öğrenme kaslarınızı esneten çok güçlü bir araç. Mentorluk, profesyonel ağlarınızdaki veya kişisel çevrenizdeki harika liderlerle sizi yakınlaştırabilir. Kariyeriniz boyunca, size güvenebileceğiniz ve takip edebileceğiniz liderleri tanımlamak ve onları mentor olarak seçmek çok önemlidir. Size inanan liderler, sizi rahatlık alanınızın dışına itebilir ve size güç kazandırabilir. Harika liderler ve mentorlar, sometimes çok açık olabilir, ancak aynı zamanda mükemmel dinleyiciler olabilir. Size ulaşmanıza yardımcı olan selfless insanları bulmak ve onlara güvenmek, hayatınızın en iyi öğretim anlarından bazılarını sunabilir. Şimdi, sizin göreviniz, bu mentorları tanımak ve onlara güvenmektir.

Röportaj için teşekkür ederim. Teknolojiye girmek isteyenler için önerdiğiniz üç strateji, herkes için geçerli ve bunlarla tamamen hemfikir olduğumu düşünüyorum. Kepler veya bu harika şirketi hakkında daha fazla bilgi öğrenmek isteyenler, Stradigi AI’i ziyaret edebilir.