Decizia lui Heloise Greeff de a urma o carieră în ML (Machine Learning) a fost determinată de pasiunea sa pentru rezolvarea problemelor complexe și dezvoltarea de tehnologii de ultimă oră. În prezent, este cercetător în domeniul machine learning la Universitatea din Oxford, dar când a început, în urmă cu mai bine de un deceniu, ML nu era atât de larg înțeleasă sau utilizată ca în prezent, deoarece seturile de date erau limitate și costisitoare.
Machine Leaning - un parcurs academic
Progresele rapide ale tehnologiei IA (inteligență artificială) fac din aceasta un domeniu interesant de explorat, cu posibilități aparent infinite, deoarece poate fi aplicată în aproape orice industrie sau aplicație. Heloise deține câteva brevete legate de algoritmi noi de inteligență artificială și a lucrat în mai multe sectoare, inclusiv în domeniul apei, al sănătății, al energiei solare și al finanțelor.
Inteligența artificială/Machine Learning va democratiza accesul la informații, ajutându-ne să punem datele în context pentru a le aplica și a le utiliza în avantajul nostru. Aceasta poate contribui la echilibrarea condițiilor concurențiale și poate face ca investițiile să fie mai accesibile pentru mai multe categorii de persoane.
Chatboții interactivi, precum ChatGPT, fac interfața cu IA mai prietenoasă, ceea ce permite investitorilor individuali să își formuleze propriile întrebări și să obțină propriile informații, în loc să se bazeze pe rezultatele existente.
Cum folosiți ML în strategia dvs. de investiții
Machine Leaning poate fi folosit ca un instrument de suport decizional, ca un input suplimentar. Pentru a face acest lucru, Heloise aplică diverse abordări ML în diferite aspecte ale strategiei sale de investiții.
De exemplu, procesarea limbajului natural și învățarea profundă o ajută să analizeze cantități uriașe de rapoarte ale companiilor, știri și fluxuri de social media pentru a identifica sectoarele sau companiile cheie pe care ar trebui să se concentreze.
De asemenea, folosește algoritmi ML personalizați care o ajută la modelarea predictivă pentru a lua decizii informate cu privire la punctele de intrare și de ieșire. În esență, ML îi permite să acopere profunzimea și amplitudinea analizelor care, anterior, ar fi fost posibile doar cu ajutorul unei echipe mari și diverse.
Investiții în companii de AI/ML. Oportunități și provocări
Se preconizează că piața IA (inteligența artificială) va crește de la 21,5 miliarde de dolari în 2018 la 190,6 miliarde de dolari până în 2025, ceea ce reprezintă o rată de creștere anuală de 38,1%. Acest potențial de randamente ridicate ar putea oferi o oportunitate potențial profitabilă pentru investitori.
Având în vedere gama largă de aplicații, se așteaptă ca IA (inteligența artificială) să pătrundă în fiecare sector. Acest lucru înseamnă că investiția în companii de IA/ML poate oferi diversificare în cadrul unui portofoliu și poate reduce riscul general.
În schimb, investiția în tehnologii noi sau netestate vine cu un nivel mai ridicat de riscuri pe care investitorii trebuie să le ia în considerare.
Deoarece este un domeniu care evoluează rapid, investitorii ar trebui să fie conștienți de riscul potențial al reglementării, pe măsură ce încearcă să recupereze decalajul. În plus, este posibil ca multe companii care pretind că dezvoltă tehnologii IA să nu aibă o cale clară spre profitabilitate.
Vorbind din experiența, Heloise atrage atenția că este posibil ca multe produse sau servicii care pretind că folosesc "inteligența artificială" să nu facă acest lucru. Investitorilor le rămâne provocarea de a se asigura că au pariat pe calul potrivit.
Interesul renăscut al BigTech pentru inteligența artificială
Termenul "inteligență artificială" a fost inventat pentru prima dată în anii 1950. În ciuda entuziasmului mare, nu a reușit să dea rezultate din cauza lipsei de date extinse cu care să lucreze.
Costul redus al colectării și stocării unor seturi mari de date la începutul anilor 1990 a permis un al doilea val de progrese majore în domeniul machine learning. În prezent, ne confruntăm însă cu următoarea generație de tehnologii IA, odată cu apariția inteligenței artificiale generative, care este capabilă să creeze conținut nou, mai degrabă decât să analizeze pur și simplu datele existente.
BigTech nu și-a pierdut niciodată interesul. Rata de abandon a proiectelor de inteligență artificială este incredibil de mare, aproximativ 60-80% dintre acestea eșuând. Incluzând și proiectele nepublicate, procentul este posibil să crească și mai mult.
Finanțarea cercetării academice de către industrie nu este o noutate, iar un studiu recent a arătat că 58% dintre cadrele didactice de la 4 universități importante au primit sprijin financiar de la marile firme de tehnologie.
Activitatea lui Heloise de cercetare în domeniul inteligenței artificiale a fost susținută anterior de Microsoft și Apple, fie prin finanțare, fie prin resurse de date/cloud.
Pe lângă sprijinul acordat mediului academic, multe companii au adus cercetarea în domeniul IA în cadrul companiei în ultimii ani și susțin comercializarea IA prin intermediul propriilor inițiative de cercetare și dezvoltare.
De exemplu, Neurips, fondată în 1987, este una dintre cele mai prestigioase și mai vechi conferințe AI/ML. În ultimii ani, Google Research a devenit unul dintre principalii contribuitori ai publicațiilor acceptate, înaintea multor alte universități.
Cine este Heloïse Greeff
Dr. Heloïse Greeff este o ingineră pasionată de date, condusă de o curiozitate intelectuală profundă pentru tehnologie și rezolvarea problemelor. Formarea ei profesională este ca inginer mecatronist în Africa de Sud, de unde este originară, înainte de a veni în Marea Britanie pentru a urma un MBA și un doctorat în Machine Learning la Universitatea din Oxford, ca bursieră Rhodes.
A intrat pe piața bursieră pe eToro în 2016, după ce și-a finalizat MBA-ul la Oxford Saïd Business School și este unul dintre cei mai copiați să următiți Investitori Polulari de pe platforma socială de investiții.
În prezent, este cercetătoare în Machine Learning la Universitatea din Oxford, membră a consiliului de administrație al startup-ului biometric australian, MyRaphael Covatrx și bursieră Oxford Enterprise and Innovation Fellow
În activitatea sa de cercetător în domeniul Machine Learning, nu numai că se menține la curent cu cele mai recente tendințe în materie de tehnologie și evoluție a inteligenței artificiale, în special în sectorul sănătății, dar contribuie și la aplicații ML noi. Pe lângă publicațiile academice, activitatea sa a dus la depunerea a două brevete și la crearea unei companii spin-out în zona rurală din Africa de Est.
Premiile și rolurile sale anterioare legate de IA/tehnologie includ:
- IBM Watson AI XPrize Red Judge | RAEng Africa Innovation Prize Judge.
- Cincizeci de femei care inspiră în domeniul tehnologiei din Africa de Sud
- Câștigătoare comună a premiului pentru inovație al vicecancelarului de la Oxford
- Bursieră MIT Global Startup Fellow
- Bertha Scholar și Allan Gray Orbis Fellow în Africa de Sud pentru "viitorii antreprenori sociali cu impact ridicat"
Heloise crede cu tărie în valoarea educației financiare în rândul tuturor categoriilor de vârstă, pentru a educa oamenii cu privire la importanța gestionării averii și a investițiilor.
Heloïse speră că succesul ei atât în inginerie, cât și în finanțe, poate contribui la schimbarea tiparelor pentru femei în domenii în care talentele lor rămân nevalorificate.
