Это было удивительное трехдневное путешествие на празднике Грейс Хоппер 2018 (GHC) в Хьюстоне, в котором приняли участие более 20 000 замечательных женщин-технологов. Мне выпала честь быть там с 92 коллегами из Thomson Reuters и Refinitiv. Я почувствовала просветление и прилив энергии, услышав вдохновляющие речи, пообщавшись с талантливыми женщинами-технологами и поучившись у некоторых из величайших женских умов в области технологий.
Трехдневная конференция началась с вдохновляющих вступительных речей, произнесенных Padmasree Warrior, генеральным директором NIO, и Jessica O. Matthews, основателем и генеральным директором Upcharted Power. Я был в восторге от истории Мэтьюз об изобретении розетки и решении энергетической проблемы в ее стране. Моя любимая цитата из нее была
«То, что это не твой план, не означает, что это не твоя судьба».
Я имел удовольствие слушать невероятные женские умы и учиться у этих блестящих женщин. Меня особенно вдохновила Джулия Лиусон, которая рассказала о своем удивительном опыте от разработчика до корпоративного вице-президента отдела разработчиков Microsoft, а также дала массу полезных советов по карьере для азиатских женщин в мире технологий.
Я также узнал о различных областях технологий и последних исследованиях в области технологий:
На панели Возможности и проблемы машинного обучения наша коллега Даниэлла Цар из Thomson Reuters Innovation Labs рассказала об отличной работе лабораторий по выявлению рисков отмывания денег на лондонском рынке недвижимости. Она обсудила с Джанет Шнайдер, Харитой Енисетти, Малеком Салемом и Рахимой Мохаммед, как машинное обучение применяется в различных отраслях, а также рассказала о проблемах, предвзятости и этике использования машинного обучения. Группа также предоставила советы по карьере для женщин, которые заинтересованы в работе в области машинного обучения.
В своем докладе Роль человеческих навыков в машинном обучении Клаудия Перлих описала области, в которых машинное обучение хорошо, а в чем нет. Она поделилась случаями, когда умелая корректировка и альтернативные взгляды специалиста по данным дают креативные решения. Она заявила, что
«Модели хороши ровно настолько, насколько хороши люди, которые их создают».
Это верно для всех ученых, занимающихся данными, количественных исследователей и разработчиков моделей.
В своей презентации Прогнозирование оценки финансового состояния поставщиков с использованием моделей глубокого обучения Назанин Закер предложила метод цветового кодирования данных о финансовых транзакциях, накопленных за многие годы, и визуализацию их в виде изображений. Она использовала модель глубокого обучения, состоящую из сверточной нейронной сети (CNN) и сетей с долговременной кратковременной памятью (LSTM), чтобы предсказать оценку состояния поставщика на основе исторической финансовой информации.
Ting-Fang Yen представила применение техники глубокого обучения для обнаружения крупномасштабного онлайн-мошенничества. Она описала реализацию конвейера глубокого обучения с использованием Spark и TensorFlow, созданного с учетом требований многооблачной среды в режиме реального времени.
Мой опыт в GHC был фантастическим и оживляющим. Я так благодарна, что получила возможность посещать GHC, учиться и общаться с инженерами, лидерами, учеными, предпринимателями и другими талантливыми женщинами в технологической индустрии. Как и многих участников GHC, меня вдохновляют замечательные карьерные советы, такие как совет Воина Падмасри.
«Глаза на звезды, ноги на землю».
и совет Гвинн Шотвелл
«Вы не можете контролировать, станете ли вы самым умным человеком в своей компании или в комнате — однако вы можете контролировать, насколько хорошо вы готовитесь и сколько работы вы готовы выполнить, что в конечном итоге приведет к результатам, которые вы способны достичь».
Я уверена, что эти карьерные советы, знания и опыт, которыми поделились эти замечательные женщины-лидеры, помогут мне лучше понять, кем я хочу быть, укрепят мою уверенность и продвинут мою карьеру. Мне нравится хэштег #WeAreHere для GHC18 — мы сильны; мы здесь, чтобы поддерживать друг друга и вместе строить наше сообщество.
