IA centrada en datos con Alex Ratner

Las empresas tienen grandes esperanzas en el aprendizaje automático y la IA para respaldar las ofertas de productos en tiempo real, prevenir el fraude e impulsar la innovación. Pero había un inconveniente: los maniquíes requieren datos etiquetados que las máquinas puedan procesar. A medida que aumenta la cantidad de datos, también aumenta la oportunidad de lograr excelentes resultados de ML, pero también aumenta el problema de etiquetar todos los datos para lograr ese gran resultado.
Aproveche el etiquetado de datos programáticos de las plataformas Snorkel AI y MLops como Snorkel Flow. Hoy estamos entrevistando alex ratner, uno de los fundadores de Snorkel AI. Snorkel AI surgió de una investigación que Alex realizó como parte de su doctorado. La investigación en Stanford se centró en el etiquetado programático de datos para permitir un entrenamiento y un reentrenamiento de ML mucho más rápidos y precisos.
Alex es un profesor nato al que siempre le apasiona la materia. Hoy en Snorkel, compartirá los últimos desarrollos en el producto, explicará por qué un buen ML requiere el etiquetado de datos programáticos y discutirá modelos fundamentales en entornos empresariales reales y en general.

Jocelyn Houle comenzó su carrera como desarrolladora de software y ahora es directora sénior de gestión de productos en Securiti.ai, una plataforma unificada de privacidad y gobernanza. Anteriormente, fue socia operativa en Capital One Ventures Inversiones en datos y startups de IA. Jocelyn fue la fundadora de dos nuevas empresas y gerente técnica de productos de ciclo de vida completo en grandes empresas como Fannie Mae, Microsoft y Capital One. Sigue siguiendo a Jocelyn LinkedIn o Twitter @jocelynbyrne.

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