<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://px.ads.linkedin.com/collect/?pid=2085737&amp;fmt=gif">
Tema: AI

#0063: Kreativ bruk av data

Gjest: Erlend Aune

Director of Data Science

Exabel


Med Vert Sunniva Rose

I denne episoden av #LØRN snakker Sunniva med Director of Data Science i Exabel, Erlend Aune. Erlend har en PhD i statistikk og har blant annet vært med på å stifte Oslo Data Science Meetup som nå har blitt til Norges største data science-miljø. I Exabel jobber de med å analysere store mengder markedsdata og nyhetsdata for å gi innsikt til investorer, meglere og andre aktører i finansbransjen. I Episoden forteller Erlend mer om hvordan kunstig intelligens kan anvendes til fordel for menneskelige investorer, hvordan han brukte rekurrente nevrale nettverk til å få en maskin til å skrive som den kjente forfatteren Karl Ove Knausgård, samt om to veldig interessante kontroverser innen AI.

Hva gjør dere på jobben?

Vi jobber med finansdata i Exabel. Vi har store mengder markedsdata og nyhetsdata som vi ønsker å analysere for å si noe om viktige hendelser for investorer, meglere og andre aktører i finansbransjen. For å gjøre dette, lager vi tidsrekkemodeller på markedsdata, og sier noe om interessante hendelser basert på dem.

Hva er greia med AI?

AI kan bruke data til å lære hva som er riktig oppførsel i en gitt sammenheng. Dette er i motsetning til regelbaserte systemer, der alle alternativer eksplisitt må kodes inn. Dette gjør det potensielt mer intuitivt for løsnings-designere om hvordan man skal få ønsket oppførsel, og det er også mye større fleksibilitet i hva som kan lages.

Hvorfor er det spennende?

Det er spennende fordi det gir muligheter som før var svært komplisert å gjennomføre. Dette er også en konsekvens av at rammeverkene vi jobber med stadig blir bedre og gjør det lettere å lage "kompliserte" modeller med lite, og samtidig vedlikeholdt kode.

Er det noen kontroversielle problemstillinger?

Når man har en fleksibel modell som kan lære mye, kan den også lære skjevheter i dataene og bruke dette ut mot sluttbrukere av en tjeneste, uten at vi nødvendigvis vet at dette skjer.

Ditt eget beste eksempel på AI?

I min første jobb laget jeg og noen av mine kollegaer et system som brukte feillogger for å analysere hva som kunne være problemer i et datasystem. Administratorer kunne da få forslag til hva som kunne være feil basert på tidligere hendelser i systemet.

Dine andre favoritteksempler på AI internasjonalt og nasjonalt?

Jeg er stor fan av da reinforcement learning fikk resultater som var bedre enn menneskelige på Atari-spill. I fagfeltet jeg selv jobber med, synes jeg pre-training av språkmodeller som startpunkt for avansert språkprosessering er veldig spennende.

STARTUP

This is what you will learn:

Maskinlæringsmodeller Statistiske modeller Nevrale nettverk AI FinTech
Det var først når jeg så muligheten av å generere interessante tekster med rekurrente nevrale nettverk  at jeg for alvor begynte å interessere meg for AI.

- Erlend Aune

Recommended literature:
http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ http://www.fast.ai/ https://www.twitch.tv/videos/293517383

This is Exabel

Exabel ble grunnlagt i Oslo i 2016, med den tro at finansmarkedene best vil tjene samfunnet med rettferdige, åpne og effektive markeder. Deres misjon er å utjevne spillefeltet innen finans ved å gjøre avansert AI-teknologi tilgjengelig for investorer over hele verden. Exabel består av et erfaren team av ingeniører og vellykkede gründere. Disse har med seg det beste av forskjellige fagområder, inkludert matematikk, datavitenskap og forretningsutvikling.