Produktavdelningen på InExchange har haft medarbetarna Per Liljekvist (business analyst) och Anders Markström (produktägare e-handel) utsända till Berlin. Per och Anders deltog på tredagarseventet ML Conference som tog upp en rad sidor av maskininlärning: strategier, principer, utveckling, verktyg och så vidare.
– Det handlade en del om trender, men det var mycket på detaljnivå också. Vi fick mycket konkret kunskap, konstaterar Per Liljekvist.
Maskininlärning, eller machine learning som det heter på engelska, är snabbt beskrivet avancerad hantering och analys av data. Genom att använda komplicerade algoritmer ”undervisas” datorn att hitta mönster och avvikelser som ger ett precisionsfyllt underlag för beslut och planering.
Ju mer data som algoritmerna har tillgång till desto högre kvalitet på materialet.
- Vår tids guld
Data framstår allt tydligare som vår tids guld. Tillväxten är enorm. 90 procent av all data som finns i dag har skapats enbart de två senaste åren. Det börjar också bli ett kapital som allt fler har förmåga och verktyg att använda.
– Fram tills för bara några år sedan, och då menar jag högst två-tre år, behövde man i princip vara data scientist, med doktorsgrad, för att komma i gång med ett machine learning-projekt. Till och med vid enkla problemställningar, säger Per Liljekvist och lyfter den utveckling som skett på kort tid genom att knyta an till en av föreläsningarna han lyssnade på i Berlin.
Per syftar på professor Adam Blum, CEO på datavetenskapsföretaget Auger.AI, som under konferensen pratade om andra generationens Auto Machine Learning.
– Den dragningen var nog den jag tycker var mest intressant utifrån mitt perspektiv. Adam var konkret och fångade en allmän tendens när det gäller utvecklingen av machine learning. Det handlade om en högre grad av automatisering och förenkling, hur man får ett machine learning-projekt att komma i gång och sättas i produktion.
– Men behöver således inte vara forskare för att starta ett projekt av det här slaget. Mycket sker automatiskt. Adam gick igenom några projekt där man jobbat på det här nya sättet som i dagligt tal benämns AutoML.
- Fortbildning
Kunskaperna som Per och Anders skaffade under ML Conference i Berlin är sådant som i nästa led färgar av sig på InExchange utveckling. I och med InExchange progressiva filosofi är den kontinuerliga fortbildningen av medarbetarna ett prioriterat område. Företaget har tidigare i år haft anställda ute på konferenser och utbildningar i Barcelona, London och München där fokus legat på molnbaserad IT-teknologi, distribuerade system och Javascript.
I Berlin, i hotellet Steigenbergers tilltagna konferensytor, valde Per att inrikta sig på datapreparation och dataanalys. Anders koncentrerade sig på Text to Speech (och vice versa), Voice Assistent och chatbotar. Varor som alla bygger på maskininlärning.
- Misslyckat men lyckat
När Per summerar intrycken från konferensen stannar han även vid Vladimir Rybakov som är head of Data science på ett företag som heter WaveAccess. Per hade Vladimir som handledare i en dagslång workshop som gick ut på att skapa och gå igenom ett machine learning-projekt. Senare under konferensen lyssnade han också på Vladimirs inspirerande föreläsning om hur dödsdömda projekt (doomed projects) kan räddas och hur man kan utvinna positiva resultat ur något som egentligen blivit en missräkning.
– I den föreläsningen var det inte mycket formler, statistik och corp inc. Dragningen var snarare lite lättviktig, men för den skull inte mindre intressant. Det var oerhört spännande att få beskrivet hur man i projektet som Vladimir tog som exempel fick en utkomst snudd på bättre än man först hade trott – trots att projektet dessförinnan var definierat som misslyckat, säger Per.
Nyckeln till detta var den täta dialogen med kunden. Genom en uppriktig kommunikation skapades förståelse parterna emellan. I det förtroliga klimatet gick det att poängtera att ett av problemen var kundens låga kvalitet på datan. Kunden blev uppmärksam på behovet av en bättre strategisk datalagring. En insikt som gav förutsättningar att åtgärda rådande brister och utföra motsvarande projekt igen.
– På kuppen fick man en väldigt bra relation med kunden, understryker Per Liljekvist och avslutar:
– Det handlar om ganska uppenbara saker egentligen. Men det är ändå intressant att få bevisat hur verkningsfullt det är med kontinuerlig kommunikation, transparens och allt det där. Vladimir beskrev det dessutom på ett prosaiskt och lättillgängligt sätt. Det fick framförandet att sticka ut lite extra.
