Ontmoet Nataliya, een AI -consultant die de academische achtergrond combineert met praktische industriële ervaring. Nataliya, een belangrijkste datawetenschapper met internationale ervaring en voormalig docent machine learning, heeft AI -initiatieven geleid in de productie-, winkels- en openbare sectoren.
In dit interview bespreekt ze hoe haar achtergrond en echte ervaring haar benadering van AI-projecten vormen. We zullen licht werpen op de kansen en verantwoordelijkheden van AI en praktische gedachten delen over waar AI naartoe gaat.
Nataliya, bedankt dat je bij ons bent gekomen. Zou je kunnen beginnen met ons wat te vertellen over je achtergrond en wat heeft je aanvankelijk naar AI geleid?
Natuurlijk! Ik heb altijd genoten van wiskunde en probleemoplossing. Toen ik wiskunde en informatica studeerde, ontdekte ik machine learning en vond het fascinerend-het laat me theorie combineren met praktische probleemoplossing in allerlei industrieën. Na een paar projecten te hebben gewerkt, realiseerde ik me dat gegevensgestuurde benaderingen bedrijven echt konden transformeren, dus besloot ik me te concentreren op machine learning in zowel de academische wereld als de industrie.
U dient momenteel als hoofd -AI -consultant. Wat houdt die rol dagelijks in op basis?
Het is een mix van strategie en praktische werk. Ten eerste help ik organisaties om erachter te komen waar AI echt een verschil kan maken, of dat nu de supply chains optimaliseert of klantervaringen personaliseert. Vervolgens leid ik datwetenschapsprojecten – het ontwerpen van modellen, het opstellen van datapijpleidingen en ervoor zorgen dat alles grondig wordt getest. Het gaat niet alleen om mooie algoritmen; Het gaat erom echte problemen op te lossen en ervoor te zorgen dat de oplossingen duren.
Over technische oplossingen gesproken over welke technologieën zijn AI -beoefenaars meestal afhankelijk van, vooral bij het bouwen van oplossingen voor bedrijven?
Cloudplatforms zijn meestal een grote go-to omdat ze voor veel van de basisprincipes zorgen-storage, berekenkracht, experiment volgen, enz. Dat betekent dat we prototypes sneller kunnen bouwen en testen, implementaties soepeler kunnen beheren en opschalen wanneer dat nodig is. Ze hebben ook ingebouwde monitoring en versiebeheer, waardoor het volgen hoe de modellen eenvoudiger evolueren. Natuurlijk zijn er momenten waarop gegevensprivacyregels of zeer gespecialiseerde behoeften betekenen dat we niet zomaar op de cloud kunnen vertrouwen, dus we passen ons aan die gevallen aan.
Je wordt ook erkend als een Google Cloud Champion Innovator. Hoe komt dat aan bij uw benadering van cloudgebaseerde AI-oplossingen?
De herkenning benadrukt een sterke technische aanleg met Google Cloud -producten en een verbintenis met het delen van kennis met de gemeenschap. Het is een prachtige validatie van mijn werk en een kans om verbonden te blijven met een levendige gemeenschap van cloudprofessionals. Het laat me ook rechtstreeks samenwerken met de teams van Google, waardoor ik voorop loopt bij nieuwe functies en best practices, waarmee uiteindelijk de klanten die ik raadpleegt, ten goede komen.
Generatieve AI is nogal een hot topic geweest. Waarom denk je dat het zo transformerend is?
Voor mij valt generatieve AI op vanwege de toegankelijkheid en snelle impact – bijna iedereen kan een groot taalmodel uitproberen en onmiddellijke resultaten kunnen zien. Die tastbaarheid zorgt ervoor dat de technologie krachtig en waardevol aanvoelt. Verder hebben we het scala aan activiteiten drastisch uitgebreid waar generatieve AI een rol kan spelen. Het gaat niet langer alleen om tekst te genereren; Het kan afbeeldingen maken, code schrijven en meer. De uitdaging is om het op verantwoorde wijze te gebruiken en uit te lijnen met real-world behoeften in plaats van alleen maar te hype.
U noemde uw ervaring als docent machine learning aan de Kharkiv National University. Hoe vormde het lesgeven uw benadering van AI in de industrie?
Lesgeven was ongelooflijk waardevol. Het dwong me om complexe concepten in eenvoudiger termen af te breken, wat echt helpt bij het uitleggen van AI aan klanten of collega’s die geen technische achtergrond hebben. Het gaf me ook een sterkere waardering voor de fundamentele theorie, die volgens mij op de lange termijn leidt tot betere, robuustere oplossingen.
Hoe zie je AI een blijvende impact hebben op het onderwijs?
Ik ben echt enthousiast over het potentieel van AI om leren te personaliseren en te voorspellen waar studenten extra hulp nodig hebben. Het kan helpen om leerlingen betrokken en op schema te houden. Tegelijkertijd moeten we voorzichtig zijn, vooral bij jongere studenten, om ervoor te zorgen dat AI -tools verantwoordelijk worden gebruikt en geen afleiding worden. Het in evenwicht brengen van innovatie met verantwoording is de sleutel.
Wat zijn uit uw ervaring, wat zijn de belangrijke uitdagingen in de AI -ontwikkeling, en hoe gaat u deze aan?
De eerste uitdaging is het vermijden van het “glanzende objectsyndroom” – niet elke coole nieuwe AI -techniek lost eigenlijk een echt zakelijk probleem op. Je moet gefocust blijven op duidelijke doelstellingen en meetbare resultaten. Een andere grote is navigeren door de juridische en ethische kant: ervoor zorgen dat output nauwkeurig, eerlijk en compliant is. En natuurlijk kunnen gegevens een uitdaging zijn-de juiste gegevens vinden, schoonmaken en ervoor zorgen dat het van hoge kwaliteit is. Om deze aan te pakken, plan ik projecten zorgvuldig, betrekken ik domein- en juridische experts en testmodellen grondig voordat ze ze breed uitrollen.
Eindelijk, heb je advies voor aspirant AI -professionals die een pad willen volgen dat lijkt op die van jou?
Ik ben een grote voorstander van diep in de technische details, maar AI is zo’n breed veld nu er geen enkel pad is. Krijg hands-on ervaring-het is een goede manier om te leren. Kies een gebied dat u interesseert, of het nu de computer vision of grote taalmodellen is, en begin te experimenteren met echte datasets. Focus op wat je opwindt, leer de kerntheorie en bouw zoveel kleine, praktische projecten als je kunt. Wees niet bang om een paar keer te falen; Dat is meestal wanneer je het meest leert. Houd ook nieuwe frameworks en technieken in de gaten – dingen veranderen snel en aanpasbaar blijven is enorm.
Uitgelichte afbeeldingskrediet: Matt Botsford/Unsplash
