Netværksgruppe - Machine Learning

Oversætter du data til brugbar viden i din organisation? Arbejder du med hele processen fra identificering af organisationens udfordringer, gennem oversættelse af det tekniske problem, som du skal løse for forretningen, til den efterfølgende formidling til brugere?

Uanset om du står for at optimere maskinlæringsmodeller, finde og afprøve algoritmer eller omsætte data til brugbar viden for din organisation, så kan du have gavn af IDAs netværksgruppe.

Videndel med ligesindede

Selv om dine opgaver stilles internt i virksomheden, er det de færreste kolleger der kan være sparringspartnere, når du optimerer virksomhedens arbejdsgange med machine learning og data science.

I netværksgruppen Machine Learning får du erfaringer fra projekter i andre virksomheder, der kan være med til at forbedre arbejdsgangene for machine learning i din egen organisation.

Der er mulighed for feedback på dine datamodeller og forslag til forbedring heraf for at optimere output. Du får sparring med ligesindede, der både forstår din tekniske faglighed og behovet for kommunikation og menneskeforståelse, når produktet skal forankres i organisationen.

"Jeg havde et ret omfattende projekt i tankerne, som jeg faktisk blev frarådet af de andre. De mente at gevinsten var for lille, og man kunne gøre noget mere simpelt, som kunne give den samme præcision. Så det var jeg rigtig glad for."

I fastsætter selv temaerne

Netværksmøderne er til for jer, og I kan selv komme med ønsker til emner, cases eller oplæg. IDAs professionelle facilitator sikrer, at netværksmøderne behandler de temaer og udfordringer, I selv har bragt på bane. Udgangspunktet er jeres arbejdsliv og værktøjerne over året er både sparring, case-gennemgang og besøg fra eksterne eksperter, der kan bringe nye værktøjer på banen.

På møderne diskuterer i fx

• Kvalitetssikring af model – også uden at kende data (f.eks. hvis andre skal bruge modellen)
• Kommunikation og forventningsafstemning med bruger/kunde
• Hvordan udvælger man model/familier af algoritme?
• Best-practice: Hvad virker i virkeligheden? Hvorfor vælger vi den her model? Er der en model, vi ikke har tænkt på?
• Gennemsigtighed af modellen; vekselvirkninger/årsagsanalyse
• Applikation af deep-learning/neurale netværk
• Hvad er de rigtige problemer at løse?
• Data: gode/dårlige
• SW: operationalisering og produktionalisering: Løbende forbedring, Hvordan ser platform / arkitektur ud?

Fordi I alle er specialister, er det muligt at blive meget konkrete, når I mødes - og der går ikke vigtig tid med at forklare modeller og algoritmer, før du kan få sparring på den egentlige udfordring.​

"I IDAs netværksgrupper er agendaen dynamisk. Det betyder, at der på dagen altid er plads til at omprioritere, hvis der er udfordringer, der trænger sig på."

IDA Netværksgrupper holder med jævne mellemrum gratis webinarer om den sidste nye viden indenfor machine learning. Her kan du se allerede afholdte webinarer, og møde IDAs ansvarlige for IDA Netværksgrupper, Marianne Ehlers, samt en række af netværkenes eksterne eksperter.