Latest / Verbos: AI og Softwareudvikling / #40 - Natasha Norsker: AI før/efter ChatGPT, Konsulentarbejde, Graph Neural Networks

Transcript

#40 - Natasha Norsker: AI før/efter ChatGPT, Konsulentarbejde, Graph Neural Networks · Verbos: AI og Softwareudvikling

0:00
Har allesammen og velkommen til værebro podcast afsnit nummer
0:03
40. I dag har vi natasja norsker i
0:06
vabø studiet velkommen til natasja.
0:09
Tak. Selv tak, og Vi har selvfølgelig
0:12
også Jonas høgh som altid. Og ja, jeg sidder jo Kasper
0:15
junge, så der tog vi lige hele runden rundt.
0:19
Ja, men 1000 tak fordi du ville komme og besøge i dag natasja,
0:22
Vi skal snakke om Vi skal snakke om lidt om hvem du er, hvad du
0:27
laver og lidt om EI og alt Sådan nogle spændende ting, så det
0:32
glæder vi os bare rigtig meget til ja hvad hedder det?
0:35
Jeg tænker måske om hvis du kunne starte med at bare
0:38
fortælle lidt om dig selv natasja og så hvad du, hvad du
0:41
hvad du render rundt og laver. Jo jamen Jeg har en baggrund IAI
0:48
ud fra DTUA og så arbejder jeg som data scientist IAI
0:53
konsulentbranchen der hedder today.
0:56
Og der arbejder jeg primært Sådan selvfølgelig som data
0:59
science test med også at programmere af.
1:02
Men men Vi har også et meget forretningsfokus på, at i jeg
1:07
tænkte ind i business problemer, så jeg kører rigtig meget af, og
1:12
Det har jeg gjort i lang tid efterhånden.
1:16
Altså ud. Over.
1:19
Udover det så i min i min fritid, så er jeg en stor del af
1:25
noget der hedder woman AI Danmark, som som Jeg har fundet
1:30
her i Danmark sammen med min veninde barbara isaksen.
1:33
Og der det vi egentlig prøver. Det er at bare at få lavet et
1:37
sammenhold. At de Det er deres egen tester.
1:41
De kvinder, Der er indenfor, er i feltet helt generelt ikke kun
1:45
data sciences for at de ligesom også kender hinanden og det ikke
1:50
føles helt så ensom ja. Spændende.
1:54
Hvad hedder det det her woman bare bare bliver helt nysgerrig
1:57
det her min r det hedder jeg lagde mig til der hedder winnie
2:00
i Danmark er det Sådan noget Der er hvad skal man sige ja globalt
2:06
forskellige steder eller hvordan hænger det sammen?
2:08
Ja, Det er en global organisation non profit
2:12
organisation. Den startede faktisk II
2:15
Frankrig, men nu er den i mange forskellige lande.
2:18
Og grunden til at vi valgte at starte den i Danmark var altså.
2:22
Ja for det første er, at vi så selv havde havde brug for det og
2:27
og vi manglede nogle at se op til selv, men også at vi vidste
2:29
jo, at Det var derude, og så synes vi, Det var for dårligt,
2:32
at den var Danmark ikke havde det.
2:34
Ja. Et Det er pisse fedt.
2:38
Altså det. Altså jeg får helt lyst til at
2:41
spørge om hvordan det Sådan er at være uenig i bare Sådan.
2:46
Nu er jeg jo selv ikke win i by definition så.
2:50
Ja, hvordan Det er at være. En, det lyder bare som om.
2:55
En endelig mit fald. Ja, men nu tænker jeg det lyder
2:59
som om i følte der var en eller anden form for behov, så hvad?
3:03
Hvordan hvorfor? Ja.
3:06
Altså Jeg tror min side af, så jeg startede med at.
3:12
Jeg har studeret AI ude på universitetet, så så jeg
3:16
startede med at studere at i på min bachelor og og der var vi
3:21
faktisk forholdsvis mange, og nu ser jeg forholdsvis at Det er
3:24
rigtigt. Overhovedet var måske en 10
3:27
stykker mod, at vi var 60 i det hele, ikke?
3:30
Men hvad hedder det? Vi var dog alligevel et par
3:33
stykker, men Det var også ofte os der faldt fra, så i det store
3:37
hele var vi ikke så mange kvinder der, så havde vi ikke
3:40
nogen. Vi har Vi har stort set ikke
3:42
haft nogle kvindelige professorer, som har lært mig
3:44
om, at i og så har jeg arbejdet ret meget.
3:49
Siden 2020 har jeg arbejdet med Sådan data science og.
3:55
Og selvom at jeg ligesom har alle pre requests for at jeg
3:59
skulle. Være den der kendte helt vildt
4:01
mange kvinder. Jeg kom ikke ud fra et eller
4:04
andet felt, der skulle ind eller noget som helst, så havde jeg
4:07
faktisk kun en, før jeg mødte barbar, så havde jeg kun en
4:12
anden som ligesom var foran mig i en karriere og ikke en jeg
4:17
havde mødt på studiet. Og det synes jeg bare altså
4:20
allerede. Der synes jeg at Det er Sådan,
4:22
Der er bare en eller anden form for.
4:25
Man spejler sig i hinanden som mennesker, og nogle gange har
4:28
man bare brug for at spejle sig og sige nogen der, der minder
4:31
lidt mere om en selv end. Det er også ret vildt at Det er
4:34
så få. Du har så en hvad kan man sige
4:39
haft omkring dig og du du har taget en uddannelse inden for
4:42
det ikke? Altså der har virkelig været der
4:44
har virkelig været få der så. Men altså unge.
4:50
Ja nej, Det var bare på vej. Det er bare for at sige at at de
4:56
unge og og jeg kender jo egentlig også godt til det der
5:00
med følelsen af at have et behov for at starte et community.
5:03
Det var jo for at dansk design community, hvor det jo også det
5:07
der med, at man man føler sig ensom i feltet så og Det er
5:11
deres egen sidst. Jeg kan huske på det tidspunkt,
5:13
hvor at hvor hvor vi stiftede det der der var det ret meget
5:17
følelsen af det der med, at man, at man måske designs der havde
5:20
siddet meget alene blandt en masse andre, som måske.
5:24
Lavede også en lille smule med noget tal, men slet ikke en en
5:27
samme boldgade. Og så også have kan man sige det
5:31
kønsmæssige som. Lige.
5:33
Så så så kan man hurtigt blive alene alene.
5:40
Og hvad hedder det og det og det sjove er, at Det var første gang
5:44
at barbara der kom hen og var Sådan ej Jeg har set det her II
5:48
andre lande og Sådan noget og Det er ikke i Danmark, men hun
5:51
har hun har jo en helt anden historie og helt anden baggrund
5:55
faktisk. Hun har mig lidt mere fra et UX
5:58
perspektiv og lidt mere et andet perspektiv end.
6:02
En universitets mæssigt AI, så hun kom ligesom på den anden
6:05
side af et andet felt, der skulle bryde ind IAI.
6:08
Og hun havde jo så altså endnu mindre baggrund for at at skulle
6:13
kende en hel masse end jeg altså.
6:17
Jeg er jo så heldig at at jeg dog alligevel kender en masse på
6:19
mit studie. Så ja, så det gik bare igen.
6:23
Den der historie. Og så snakkede vi også om, og
6:27
Det er en ting, vi prøver nu når du er til AI events og der kun
6:33
er. Men på scenen, og de kan være
6:36
rigtig dygtige, og jeg elsker, at der også er dygtige.
6:38
Men på scenen, og Det har slet ikke noget med det at gøre, men
6:41
det virker bare utroligt, at man ikke også kan finde ud over,
6:45
altså når man finder mange speakere.
6:47
Man så ikke også kan finde nogen som er kvinder, så Det er en af
6:51
de ting, vi vi prøver at holde os selv oppe mod nu en lidt
6:55
højere standard. Ja Det er sjovt bare lige
6:59
hurtigt nu sker det fordi det skal handle om kønsdebatten alt
7:01
muligt og man ind og alt muligt men hvad hedder det?
7:03
Det er bare fordi Jeg har taget 2 uddannelser.
7:05
Jeg er uddannet tømrer, der var ikke særlig mange kvinder, så er
7:08
jeg uddannet elektroingeniør der var 2 kvinder ud af 90 da jeg
7:13
startede og de røg efter den 1 måned eller et eller andet.
7:18
Så på en måde Jeg har altid Sådan uddannelsesmæssigt og
7:21
fagligt har jeg altid befundet mig i om i miljøer hvor at alle
7:25
var meget. Du ved ligesom mig i hvert fald.
7:27
Ja Sådan Jeg er meget ligesom mig på mange måder ikke på en
7:31
eller anden måde. Det har på en måde, så har det
7:33
taget mig lidt tid Sådan det her med at at det går op for mig,
7:36
Sådan hvor hvor meget man ligesom skal imod strømmen og
7:39
hvor man skal være mønsterbryder og altså Sådan hvor, hvor meget,
7:42
Sådan, hvor meget anderledes man er ligesom fordi Det er altid
7:45
mest behageligt at være og du ved blandt folk der ligesom en
7:49
selv ikke så. Det kræver noget energi det der
7:52
med at kaste sig ud i noget, hvis der bare man ikke er nogen
7:55
i miles omkreds, der minder om indsættelser bevidst om i de
8:01
sidste. Nu ser jeg jo ikke kun mig selv
8:04
som værende nu er kvinde, så hvis Jeg er sammen med andre
8:07
mandlige eller sciences eller andre konsulenter eller Sådan
8:11
noget, så ser jeg jo mowers som en del af de andre.
8:14
Men Der er jo mange aspekter af om man er lide andre mennesker,
8:18
så så hvad hedder det? På mange andre punkter har jeg
8:22
jo haft det helt fint, og Det er heller ikke fordi Det er noget,
8:24
jeg lægger mærke til i min hverdag.
8:26
Som Sådan, men når man stopper op og bare tænker over det, så
8:29
er det alligevel ret vildt at jeg.
8:33
Men Det er jo også Der er jo en ting der binder os sammen.
8:36
Det er jo det her nørderi ikke altså og og hvis man har ligesom
8:40
det i sig, så er der jo så tænker jeg bare, så er der altså
8:43
ikke rigtig. Der er måske ikke behov for så
8:46
meget andet i virkeligheden. Sådan har jeg det lidt.
8:50
Jeg elsker jo lotteri, og Det er også noget af det, Jeg synes,
8:52
Der er det fedeste ved at være i et community.
8:54
Det er, at jamen Det er nørderiet som.
8:57
Som vi bare altså Sådan bander omkring, ikke?
9:01
Ja præcis, men der hvor der Sådan giver rigtig god mening.
9:03
Det er at at lade kvinder får lov at blive.
9:06
De nørdede ikke altså hvis at hvis man så især altså hele den
9:10
her diskussion omkring at. De unge skal ligesom se nogle
9:15
forbilleder for at kunne forestille sig.
9:17
Jeg var aldrig blevet introduceret til at DU var en
9:21
ting, eller jeg vidste ikke engang hvad en ingeniør Sådan
9:24
uddannelse varsom Sådan. Det var der aldrig nogen, der
9:26
havde tænkt. Nå ja, det må være natasja,
9:28
selvom at jeg tog biotech på gymnasiet og elskede matematik
9:33
og Sådan noget så, men Det var jeg bare ikke blevet
9:35
introduceret til, så Det var faktisk fordi, at jeg slet ikke
9:39
vidste, hvad jeg skulle. Så jeg læste hele kataloget
9:41
igennem en. Stol.
9:44
Og så går jeg. Nå det ser ud.
9:45
Hvad er det agtig? Ja.
9:48
Kan det ikke også. Jeg tænker det må være Sådan
9:50
nogle selvforstærkende effekter på spil ikke?
9:52
Altså fordi hvis man så både kan se hårdt derovre.
9:54
Der er rigtig mange der de spændende derover, men Der er
9:57
rigtig mange der ligesom mig, så er det Sådan noget der får en
9:59
væk derfra, og hvis alle andre også ved har den der ide om
10:03
noget så så peger dem der ved noget om uddannelsessystemet
10:06
måske heller ikke en i den retning altså du ved, der var jo
10:10
ikke nogen der fortalte mig at jeg skulle være.
10:12
Hvad hedder det sygeplejerske eller et eller andet da jeg kom
10:15
ud af folkeskolen eller Sådan noget, så så Der er nok Sådan
10:19
nogle. Effekter på spil der helt
10:21
sikkert. Hvad hedder det natasja du
10:24
arbejder jo som konsulent. Vi har faktisk haft en kollega
10:28
II studiet for den gode dans den rose som som ja som også er en
10:34
en god ven af podcasten. Ja, og du arbejder som
10:39
konsulent. Hvad hedder det?
10:41
Jeg har personligt aldrig nogensinde arbejdet som
10:44
konsulent, og det ved jeg ikke om du har Jonas.
10:48
Næ. Og Jeg har ikke arbejdet som.
10:52
Lige præcis, men jeg kom til at tænke på, kan du ikke fortælle
10:55
lidt om til dem derude, som måske kunne være nysgerrig på,
10:57
hvordan Det er at arbejde som konsulent?
10:59
Hvordan er det og hvordan ser Sådan en hverdag ud agtig?
11:04
Jo, Jeg tror ja igen, Jeg har arbejdet som konsulent 2
11:09
forskellige steder, men Jeg har ikke arbejdet som ikke
11:12
konsulent, men der kan jeg nok kun relatere det til.
11:14
Du ved universitets projekter for eksempel eller eller noget
11:18
lignende. Jeg tror det som er grunden til,
11:21
at jeg nok bliver ved med at arbejde som konsulent er at at
11:26
Jeg kan rigtig godt lide, at Der er ret meget Sådan der fart på,
11:29
at man ikke altså at der sker noget nyt, at jeg får lov at
11:32
prøve en masse ting af. Og det tror jeg den del ved
11:36
konsulent delen, som jeg ret godt kan lide.
11:39
For eksempel, så har jeg, mens Jeg har arbejdet i 2 dage har
11:43
jeg. Hvad hedder det?
11:45
Prøvet alle mulige forskellige datatyper og projekter, og Jeg
11:50
har arbejdet lidt med lyd, og Jeg har fået lov at prøve nogle
11:53
speech testmodeller af og så det næste projekt.
11:57
Jamen så får jeg lov at prøve noget computer vision af eller
12:00
nogle sprog modeller eller nogle agenter er så Sådan.
12:04
Det er en af de ting jeg ret godt kan lide ved at arbejde som
12:06
konsulent. Det er at.
12:08
At man får lov at få sine hænder beskidte med alle mulige
12:12
forskellige ting og nummer 2 ting jeg godt kan lide ved Det
12:16
er at du lærer en hel masse forskellige virksomhedstyper at
12:22
kende. Så som konsulent er du nødt til.
12:25
I hvert fald hvis du skal gøre et rigtig godt stykke arbejde,
12:28
så er du nødt til at forstå forretningen virkelig godt også
12:31
hvis du bare er den. Altså cottoncoat bare er dem der
12:35
sidder og laver AI, så skal du forstå forretningen for at det
12:38
bliver et godt AI produkt. Og derfor så kommer man ind.
12:43
Behind the scenes på en helt masse forskellige virksomheder
12:46
og og forstår lige pludselig. Altså nu forstår jeg hvordan man
12:50
parkeringen css. Selskaber virker eller?
12:55
Hvordan? Forskellige forbrændingsanlæg
12:59
virker og har set alle mulige diagrammer over fabrikker eller.
13:07
Eller har prøvet at være med på et salgskanal i et serie m
13:10
system eller et eller andet random.
13:13
Ja ellers ikke ville have fået og det tror Jeg er ret sjovt ved
13:16
at være konservativ. Apropos det der lige hurtigt
13:19
tangent. Jeg har en nabo som er Sådan
13:22
chef for Sådan en elevator salgsafdeling, hvor de sælger
13:26
elevatorer. Og Det er bare Sådan.
13:29
Nå ja, nå ja, Der er jo også nogle, der skal altså elevator.
13:31
Det er der jo også nogle der køber og gad vide hvem Der er
13:34
fordi så begynder jeg at blive nysgerrig og spørge om hvem
13:36
fanden er det der køber elevatorer og Sådan?
13:38
Men Det er jo Sådan noget som nybyggeri og kontorbygninger og
13:42
nej okay og hvad koster Sådan en elevator og.
13:45
Og Sådan, Der er så mange. Det får du bare virkelig meget.
13:50
Altså den type ting får du bare virkelig meget Sådan at gud er
13:53
Det er det en ting der sker, altså Der er virkelig folk der
13:56
arbejder med det her, så det havde jeg aldrig tænkt over.
13:59
For eksempel ja. Jeg Jeg synes da godt Jeg kan da
14:02
godt misunde det du siger. Det er natasha med at jamen så
14:05
får jeg jo prøve mange forskellige teknologier altså
14:08
Sådan når jeg ikke har tid i min fritid til at sætte mig ned,
14:12
ligesom at udforske nogle af de der spændende ting Der er alle
14:14
mulige steder skriver Sådan lidt, hvorfor har jeg ikke mere
14:17
tid fordi når jeg sidder på arbejde så er jeg meget
14:19
fokuseret i det jeg laver ikke og og går meget i dybden med
14:23
ting, jeg selvfølgelig også lidt det ved dem der kalder mig men
14:26
men altså Det er du ved JP Politikens hus Det er.
14:31
Primært tekst lige nu ikke. Altså der skal nok komme nogle
14:34
andre typer, men altså tekst er tung.
14:37
Så det ja, Jeg kan virkelig godt følge det.
14:41
Altså tror jeg også, så vil jeg til gengæld sige, hvorfor er det
14:43
ikke fedt at arbejde som konsulent?
14:45
Man skal jo have begge vinkler på.
14:48
Tag en klog beslutning, men det der så ikke er så fedt Det er
14:51
når du har når du har et projekt og Det er super spændende og du
14:55
ved hvordan gør jeg det her bedre og hvordan gør jeg det
14:58
endnu bedre og og man får alle de her ideer især som del af
15:01
science, så kan jeg bare hvis jeg lige laver et genoptrænings
15:04
flow eller hvis jeg lige skifter modellen ud og prøver den her
15:08
model i stedet for Sådan noget, men Det var ikke timer til det,
15:11
så så du ved Det er jo små projekter der sidder med, så du
15:15
får lov at lave en masse projekter fordi at projekterne
15:17
er små. Men når projekterne så er små,
15:20
så får du ikke lov til at lave alle de forbedringer.
15:22
Så Sådan der hvor at Det er super frustrerende.
15:25
Det er Sådan når min Sådan en perfektionisme går ind eller min
15:28
Sådan. Jamen jeg ved jo at Jeg kan gøre
15:30
det endnu bedre og så og så er man bare nødt til at være Sådan.
15:33
Ja det, Det er der ikke pænt rigtigt.
15:38
Når nu du siger det der natasja ikke så har jeg et spørgsmål.
15:41
Jeg har altid brændt for at stille en konsulent.
15:45
Jamen. Det mener jeg virkelig det altså
15:46
fordi nu du siger det der med at man skal jo ligesom Der er
15:49
pengene går hertil ikke og så har du projektet er færdigt.
15:52
Du skal ligesom overlevere det her kode til nogen ikke og
15:55
ligesom sige nu har vi lavet noget til jer, ikke?
15:59
Jamen men du ved ikke altså og så og så sidder man der Sådan
16:02
hvem hvem giver jeg det her til? Og hvem bærer ligesom fanen
16:06
videre eller ringer de igen og siger hov nu nu virker det sgu
16:11
ikke mere. Nej, men så kan det være en god
16:13
ide at prøve at opdatere jeres pip installerede pakker eller
16:16
hvad ved jeg ikke altså og og altså hvordan hænger det der
16:20
sammen med at være konsulent og har afsluttet et projekt, men
16:23
alligevel nok være nødvendig på sigt på det produkt der.
16:28
Jeg har oppe på et tidspunkt Jonas hvis du kan huske du
16:30
fortalte dig en. Skræmmende historie.
16:35
Det er historien om dengang, at min meget flotte.
16:42
Tidsrækker ikke er analysemodel exhibits, som Jeg tror er
16:48
Facebook profil var det og jeg havde brugt så meget, at jeg
16:51
havde brugt et år på det, og jeg havde lagt alt mit altså
16:54
hjertens energi i det her projekt, og så bliver det givet
16:57
videre eller det bliver givet tilbage og bliver overleveret
17:02
og. Og så går der et år, og så får
17:04
jeg det tilbage til mit excel ark.
17:11
Det kan godt ske og Jeg tror og Jeg tror jo at Jeg vil første.
17:18
Du ved det vil første Sådan projekt altså produkt Sådan en
17:22
virksomheds altså i min karriere ikke.
17:24
Og så får jeg tilbage til excel ark.
17:29
Og Jeg tror, jeg fortalte, at at Det har været, jeg blev så ked
17:32
af at skulle sidde med excel og kedede mig så meget med det, at
17:36
at jeg tog et par kilo på, bare ved at gå ud i køkkenet og spise
17:40
chokolade på på. Arbejdet.
17:43
Det var så sørgeligt, men men men men Det var også Det er jo
17:47
faktisk. En af de ting, Der er vigtige
17:50
ved at at bygge a modeller er jo også at.
17:54
At det skal jo også kunne virke længden.
17:57
Og at at jeg fik det tilbage som en excel fil.
18:02
Altså Det var jo ikke 100% deres skyld.
18:05
Men altså Det var heller ikke 100% min skyld, men noget af Det
18:09
var jo min skyld fordi at jeg havde lavet en for kompliceret
18:11
model til hvad de kunne understøtte i deres virksomhed.
18:15
Så når der var nogen der skulle man tænkte, så kunne de ikke.
18:18
Og Det er jo faktisk også en ret vigtig del af at at finde ud af
18:22
hvad? Hvad er det for et a projekt du
18:25
skal lave fordi? Altså jeg kunne godt tænke mig
18:29
at gøre alle de rigtige beslutninger teknisk set, men
18:33
Det er ikke nødvendigvis det, der skaber mest værdi.
18:36
Måske det skaber mere værdi med en regression, hvis Det er det
18:40
som folk forstår sig bedre på end Det er at lave et eller
18:43
andet crazy statistisk model. Så så det.
18:47
Der er jo også noget af det som er.
18:50
Ja. Ja så Der er også en, Der er
18:52
også noget af det der handler om at forstå modtage.
18:55
Og forstå den virksomhed, der modtager det.
18:58
Hvordan hvad deres setup er hvordan?
19:02
Ja hvordan, hvordan kan jeg give noget tilbage til dem som gør,
19:05
at de kommer til at bruge det her og får rigtig meget værdi ud
19:08
af det og ikke nødvendigvis at det får 100.000 milliarder
19:11
point, performance eller et eller andet, men at det ligesom
19:13
bliver anvendt. Er der overhovedet nogen i den
19:17
anden ende, der der kan læse noget kode for eksempel?
19:20
Og ligesom bare kigge på det og se Jeg har det stadig godt
19:25
banker hjertet og og altså hvis ikke at Der er det, så har man
19:30
jo behov for ligesom at hive forfatteren tilbage engang
19:33
imellem lige og sige slår, slår er der puls?
19:38
Og det, Det er jo ikke nemt. Altså udover at at der
19:43
selvfølgelig skal være puls. Det er at vi snakker om AI, så
19:46
er der jo også en hel masse drift.
19:49
Så så Der er jo også et eller andet Sådan enten så skal du
19:51
have et genoptrænings flow, men hvis at din løsning ikke er
19:55
Sådan en standard Sådan. Supervise løsning jamen hvordan
20:00
får du så sørget for at der ikke er drift?
20:03
Især nu her masse brøderne for eksempel.
20:06
Det er jo også en helt Sådan art i sig selv at sørge for.
20:09
Hvordan monitorerer ved drift og så bagefter så spørge så sagde
20:13
okay, selv hvis vi kan finde ud af, at Der er drift.
20:16
Hvordan får vi så sørge for, at der ikke er det længere, når Vi
20:19
har leveret det tilbage til en kunde?
20:22
Så Der er ret mange af den slags ting, som som man egentlig skal
20:25
tænke over også udover bare at få lavet en model, der virker.
20:29
Det er jo også kendt og open a for eksempel.
20:30
De ændrer jo deres modeller Sådan lidt i baggrunden ikke, og
20:33
Det er svært at vurdere Sådan den ene computer.
20:38
Ja. Og ja hvad hedder det?
20:41
Jeg tænker Jeg synes Jeg synes noget af det som jeg jeg tænker
20:45
tit som det må være det Der er rigtig spændende ved at arbejde
20:47
som konsulent. Det er netop også det her med du
20:49
kommer ud og ser mange forskellige tekniske problemer,
20:51
mange organisationer og mange virksomheder, og jeg forestiller
20:54
mig også bare det her med, at man har kontakt med nogle
20:58
kunder, og ligesom du ved, så snakker du med én, men du de
21:02
skal måske have fat i en anden i, altså du ved, du lærer også
21:04
lidt om Sådan, hvordan får man ligesom hul på de her
21:07
virksomheder, og hvordan kan man ligesom ja Sådan arbejde med?
21:11
Det hele det der ikke. Det er jo også så meget Sådan
21:13
noget. Organisations agtigt noget.
21:16
Præcis og Jeg tror også Det er Sådan lidt unikt eller jeg ved
21:21
ikke hvor unikt Det er, men men II today for alvor steg design
21:25
test altid med i forretningsdelen også så så jeg
21:31
får ret meget af den slags at at jeg ikke selv havde snakket med
21:36
kunden, men en eller anden har snakket med kunden og leveret
21:38
det her tilbage til mig. Så føler jeg får ret god
21:42
forståelse for de forskellige kunder, og Det kan jeg egentlig
21:45
meget godt lide Sådan. Ja.
21:49
Det synes Jeg er et klogt valg det.
21:52
Man kan lide det eller ej? Ja Det er det.
21:55
Det er rigtigt, men Det er ikke bare.
21:57
Hvad kan man sige Sådan kriterier for at være i gamet?
22:00
At det det det det skal man let kunne lide det.
22:02
Det er fordi altså ellers er ikke for at tale ned til nogen
22:06
der der bare sidder og koder. Men altså Der er jo det der term
22:08
der hedder code monkey ikke eller dem der bare sidder med
22:11
skyklapper på og bare sidder og kører derudad.
22:13
Altså de findes jo egentlig ikke rigtig vel, altså fordi at man
22:16
er nødt til at forholde sig til omverden, for ellers så skriver
22:18
man jo ikke kode til noget der passer ind i en verden.
22:22
Men jeg tænker bare at ja i dag, Der er vi så moderne i de der
22:26
processer. Vi er nødt til, ligesom at være
22:27
ude og kigge på. Hvad skal det bruges til det her
22:30
ikke? Men er der ikke en ret stor
22:34
Sådan fordom og en om en stereotyp programmør eller
22:38
udvikler eller et eller andet som bare du ved ikke kan tale
22:41
med mennesker med barcode? Du ved, Jeg kan ikke snakke med
22:44
mennesker Jeg kan betale a socialt.
22:45
Det synes jeg bare er Sådan. Som jeg hørte oplever det så den
22:49
stereotype den hedder med med live derude.
22:53
Altså er den det fordi Jeg synes ikke jeg ved ikke rigtig om jeg
22:57
oplever blandt det design test. Jeg ved det.
23:03
Jeg føler bare nogle gange så er det Sådan, så er det nærmest
23:05
Sådan en du ved Sådan en. Nå men Vi skal også lige huske
23:08
at skærme udviklerne og Sådan noget.
23:09
De skal jo helst ikke have for meget med forretningen at gøre,
23:12
fordi ellers så bliver de forvirrede og så ved de ikke
23:14
hvordan det altså. Det synes jeg bare.
23:16
Jeg hører tit det der. Tidspunkt i.
23:20
Presset fra kælenavnet data, og Det var da vi i hvert fald.
23:25
Det var da vi var på det gamle kontor.
23:28
Vi har lige flyttet kontor til Sådan et stort kontor i
23:30
Carlsberg byen, men det gamle kontor, der sad ved under.
23:35
Og ellers Sådan loftet og og der der var vi ikke så store og så
23:41
sad jeg nede i hjørnet og så sad jeg i det der mørke hjørne.
23:46
Hvor data ud af sin hule. Der.
23:50
På en eller anden måde bliver den det.
23:55
OK. Ja okay, vi sidder bundet meget.
24:01
Der er mange jeg Jeg har samme fornemmelse som Jonas og jeg.
24:04
Jeg synes Jeg har været virkelig mange data sciences med sociale
24:07
kompetencer. Det er også ja det ved jeg ikke,
24:12
men Det er i hvert fald også. Det er i hvert fald bare Sådan.
24:14
Det synes jeg man, hvis man sidder derude og tænker, at alle
24:17
der kan kunne. Altså Der er koder som i en del
24:20
af det de lever af, er totalt socialt akavet og ikke kan finde
24:23
ud af for forstå forretningen eller forstås mennesker eller
24:27
sociale signaler og Sådan noget. Sådan er det ikke nødvendigvis,
24:30
som jeg oplever i hvert fald. Nej men men men Der er da måske
24:33
en pointe i den der altså Jeg synes Det er den der ved at tage
24:36
med i unge at at Det er i hvert fald en en fejlagtig antagelse,
24:39
at man skal skærme udviklere fra at at komme lidt ud og mærke
24:43
hvordan den virkelige verden er, fordi det bliver.
24:47
Det er jo Sådan set kun bedre af det de producerer, hvis de
24:50
ligesom får en fornemmelse af det.
24:52
Altså det nytter altså det nytter jo ikke noget ikke at få
24:55
noget feedback. Det ved vi også, at de her
24:57
moderne udviklings flows, at Det er vigtigt, at vi får hurtig
25:00
feedback på det, vi laver ikke, og Det er jo en en form for at
25:04
interagere med nogle brugere eller noget forretning af en
25:06
eller anden art, ikke? Så hvad hedder det?
25:09
Du kommer simpelthen ikke udenom det fordi du har jo du har lige
25:13
vundet en pris her for noget tid siden ikke og i Vores lille snak
25:17
her for der nævnte du at du helst ikke vil snakke for meget
25:19
om det forstår jeg også godt så mig og Jonas vi jokede Sådan
25:21
lidt med at vi ville. Vi ville tage dig igennem hive
25:24
dig igennem en times interview, hvor vi kun skulle snakke om
25:26
den. Ja at jeg ville blive genert
25:30
hvis jeg snakkede så længe. Kan du bare lige måske hurtigt
25:34
fortælle hvad Det er, hvad det går ud på og Sådan, hvad bare
25:37
lige uden helt, helt uden ananas i egen juice.
25:41
Ja jeg vandt for et par måneder siden så vandt jeg en pris som
25:47
ida uddeler en gang om året som som hedder agnes og betzy prisen
25:53
som er opkaldt efter de første 2 kvindelige ingeniører.
26:00
Og som bliver givet til nogen, der har gjort en en forskel på
26:05
at ja fremme. Ja altså fremme
26:12
ingeniørvidenskab på en eller anden måde, enten ved.
26:16
Ja han gjort et eller andet for for flere med ind eller hvad er
26:21
den måde? Jeg kan ikke lige Sådan helt
26:23
definitionen som i hvert fald, men men jeg fik den så primært
26:28
på grund af mit arbejde med hvem er jeg i Danmark og så?
26:32
Ja nogle andre frivillige ting jeg havde gjort.
26:36
Jeg har også fået en en stor del af min studiestart og
26:39
forskellige ting på studiet så men primært, men er jeg
26:45
formentlig og så en interview serie jeg jeg havde gennem hvad
26:50
min AR også det eller har. Hvad hedder det ja og gør dig
26:55
klar for de næste times tid, så skal vi snakke endnu dybere ej
26:58
hvad hedder det? Jo tillykke med det først og
27:01
fremmest Det er jo Det er jo rigtig fedt og det det ved jeg
27:06
selv Det er noget der betyder rigtig meget Sådan noget især
27:09
også for hvordan altså Det er bare Sådan det, det betyder bare
27:12
noget Sådan personligt for hvor seriøst andre tager en så det
27:16
Det er bare mega fedt hvad hedder det?
27:18
Jeg ved ikke om du selv om Det er noget du Sådan tænker over
27:22
selv eller om Det er noget du Sådan.
27:24
Arbejder Sådan en bevidst måde, men hvad tænker du Sådan om nu
27:28
spørger jeg. Måske også fordi jeg selv har
27:31
dyrket Sådan noget i noget tid, men hvad hvad tænker du om Sådan
27:33
noget som at have et personligt brand og Sådan noget i Sådan med
27:37
hensyn til karriere og Sådan noget?
27:38
Er det noget du Sådan tænker over som som ingeniør?
27:43
Jamen jeg tænker over det fordi at at Jeg er heldig at Vi har en
27:48
virkelig god marketingschef i 2 dage og snakker rigtig meget til
27:54
mig omkring. Du ved det hele personligt brand
27:57
og forskellige ting, så på den måde tænker jeg over det og Jeg
28:02
tror altså altså og Det er noget jeg Sådan for nylig er begyndt
28:06
at tænke over. Og som Jeg synes, at jeg
28:10
begynder måske at få mere mere, og Jeg tror en af de ting som.
28:16
Som Jeg har fundet ud af af den måde, jeg bedst kan lide at
28:19
kommunikere på, er for eksempel på dansk app.
28:23
Nu er den her podcast job dansk og det tror jeg bare kommer af.
28:28
Altså at at nu har jeg set altså i today kommunikerer vi også
28:32
primært på dansk. Og og Jeg har også set hvordan
28:36
at at Der er bare en eller anden form for Sådan.
28:39
Nå, jeg forstår dig bedre vi vi snakker samme sprog eller det
28:43
bliver bare lidt mere Sådan lidt mere autentisk også.
28:47
Der og, og så tror jeg, at jeg. Jamen min min min mor hun
28:54
arbejder som coach, hvor hun også guider folk i længden.
28:58
For eksempel så jeg, Jeg har haft min LinkedIn sted, første g
29:02
gymnasiet eller et eller andet altså Sådan.
29:05
Tak. Og hun er også rigtig stolt af
29:08
mig lige nu, over over det hele og Sådan noget.
29:11
Der. Og Det er fedt at høre.
29:14
Men men så jeg tænker lidt over Sådan hele den der LinkedIn
29:17
branding og og så videre. Men, men primært så så har jeg
29:23
bare fundet ud af, at jeg bedre kan lide at skrive som jeg nu
29:26
vil skrive det. Altså det giver selvfølgelig god
29:28
mening, men men men primært bare skrive når Der er et eller andet
29:33
Jeg har på hjertet også at skrive det som Jeg vil.
29:36
Formentlig bare sige det til folk altså.
29:40
Og Det er så Sådan jeg kører det mest, men men egentlig så tænker
29:43
jeg ikke så meget over det. Nej.
29:48
Okay Jeg har det lidt på samme måde.
29:50
Jeg har jo også Jeg tror Jeg har postet på LinkedIn i 4 år hvor
29:53
jeg bare startede helt hjernedød i lige da jeg startede på ekstra
29:57
Bladet og så bare skrive alt muligt Der er nogen der har
29:59
udgivet en dansksproget model af Der er sket et eller andet.
30:02
Det er jeg mega fedt. Python pakke et eller andet og
30:07
så er jeg bare Sådan, så er det bare.
30:10
Jeg synes bare personligt synes jeg bare Det er et pisse godt
30:12
netværks redskab og Det er en pisse fed måde at få komme i
30:17
kontakt med nye mennesker på. Og ja sætte lidt lidt gang i den
30:23
på en eller anden måde. Ja så.
30:27
Ja, det blev måske endnu mere truende og snakket med personlig
30:30
brand i stedet for. Så kan jeg jo lige hvad min
30:34
strategi er. Jeg er flytter jo bare på junge
30:37
på LinkedIn, så skal der nok komme masser af opmærksomhed.
30:40
Yes. Ja Jeg kan huske.
30:44
Jeg skrev så jeg yes og jeg. Jeg har bare så meget lyst til
30:47
at nørde igennem, og jeg glæder mig til jeres podcast og Sådan
30:50
noget. Nu snakker vi personal brand.
30:53
Ja. Men men men men men men nu er vi
30:57
halvvejs, så Vi skal videre til noget andet jo.
30:59
Ikke jeg. Jeg synes Det er vigtigt, fordi
31:03
nu er det her Sådan et ingeniør show, ikke?
31:05
Og du ved, Det er teknisk og Sådan noget, og Jeg synes det
31:09
jeg Jeg har meget. Jeg går meget op i, at
31:11
ingeniører skal lære noget personlig branding, fordi Vi er,
31:14
ligesom vi ikke er særlig mange kvinder i data science, så har
31:18
vi heller ikke særlig mange data sciences i forvejen, så du ved
31:21
og og så Jeg har også en anden mission om Sådan det her med at.
31:24
Det skal også, men Vi skal også som data scientist fortælle, at
31:27
Vi har det sjovt, og vi godt kan lide Vores arbejde, og Det er
31:30
spændende og Sådan noget, fordi så er der en sandsynlighed, for
31:33
der kommer flere af os ikke. Så Jeg synes slet Det er altså.
31:37
Det tror jeg også du har på samme måde Kasper formentlig,
31:40
men Jeg har bare fået lov til at være med til så mange ting,
31:43
udelukkende fordi jeg poster på LinkedIn en gang imellem.
31:45
Altså Sådan. Okay måske ikke udelukkende, men
31:48
men hvad hedder det? Altså?
31:51
Det er en stor drive faktor for at nå, men så lægger folk mærke
31:54
til at man er der og så. Nå men nu hvor de har lagt mærke
31:57
til en jamen, så får man lov at være speaker eller man får lov
32:00
at komme med et eller andet teknisk, hvor man lærer noget
32:03
spændende også. Der er i hvert fald mange
32:06
muligheder at hente, bare ved at være lidt aktiv derinde.
32:11
Ja så er der opstår mange muligheder.
32:12
Jeg ser det Sådan en Sådan en måde at increase, altså at øge
32:15
ens held på basically Sådan der stopper bare flere muligheder,
32:18
fordi skiven er større på en eller anden måde.
32:22
Nå Jonas. Ja.
32:25
Ja jeg kunne godt tænke mig at springe over til et emne, så vi
32:28
vi snakkede om at vi skulle prøve at komme lidt ind på og
32:33
det du nævnte det også på et tidspunkt, før vi vi talte
32:38
natasha omkring det her med at der ligesom havde været Sådan en
32:42
en periode før efter chat. Kæmpe og at du jo også i den
32:46
grad har været på banen og lave en masse ting for at give nu
32:50
nævnte du lige Sådan noget med et boost og helt simple
32:53
regressioner og meget nede på jorden og super lækkert.
32:56
Kan du ikke lige fortælle lidt om altså Sådan?
32:59
Hvordan har det været at arbejde i det der og så?
33:02
Pludselig synes alle at den der hammer skal bruges til alt eller
33:06
hvad? Ja og så hvordan oplever du det?
33:09
Tænker jeg Sådan hvordan oplever du det?
33:11
Jeg tænker også, man må få en eller anden indsigt i, Sådan som
33:14
konsulenter med at snakke med folk.
33:15
Sådan så ja, så er der en anden respons, ikke?
33:18
Er en af de Sådan måske mest sigende tænkt på, at der var en
33:22
periode før efter det her til familiefødselsdage, når jeg
33:26
fortæller, hvad jeg hvad Jeg har studeret.
33:30
Så så før der sagde jeg. Nå men Jeg har så der kun
33:34
intelligens og data og så responsen. 90% af tiden.
33:40
Og Det er altså den vil jeg kalde den der, så du arbejder
33:44
med robotter. Det er Sådan præg til at kan
33:47
tage. Altså nu her efter chat kan
33:50
bette så er det. Okay du, du har stavet kunstig
33:54
intelligens så kan du lave en chatbot ting og Det er Sådan det
33:59
vil jeg sige det før efter ikke? Ja, Der er helt klart været
34:06
været en før efter, men men for Sådan et nu har jeg tænkt over
34:10
det før Sådan et data perspektiv eller for Sådan en lidt mere af
34:13
i perspektiv. Der føler jeg at at perioden for
34:17
måske primært var det, vi ville kalde big data periode.
34:22
I hvert fald Sådan jeg ser det og og så her efter, så vil så er
34:26
vi gået lidt mere over til generativ AI, og Der er ikke
34:29
længere, hvis i har lagt mærke til det, så er der mange der
34:31
snakker. Det er ikke dage Der er og
34:34
virksomheder skal samle big data sammen, og Vi skal sørge for at
34:37
Vi har styr på Vores analytics og du ved den del er ligesom
34:41
blevet vasket ud eller i hvert fald ikke med i hypen længere.
34:45
Ja og og det tror jeg at der altså det tror jeg Der er god
34:48
grund til. Og som jeg ser Det er af dataen
34:52
også bare flyttet fra ikke at være ikke at være Sådan så
34:56
synlig i virksomhederne. Og Det er ikke virksomhederne,
34:59
der skal samle big data. Men hvis i tænker på det big
35:02
data, så må det være al den data som for eksempel chat PT og
35:06
trænet på ikke? Det er jo.
35:09
Det har aldrig været mere relevant at snakke om big data
35:12
lige nu, hvor at at at behovet for at data for at lave Sådan en
35:16
foundation model der. Så Det er ret sjovt faktisk.
35:21
Det der du siger det Jeg synes jeg.
35:22
Men Jeg synes faktisk Det er en meget fed pointe du har fordi at
35:26
man kan godt argumentere for at for back in the days hvor at der
35:29
ikke var de her Sådan generative modeller.
35:31
Der var det meget vigtigt at have noget data man kunne træne
35:33
noget på, fordi ellers var der ligesom ikke noget machine
35:35
learning agtigt. Du kan bare kalde det.
35:38
I. Eller også en sjov ting i sig
35:42
selv, fordi. Der ikke altså der var vi ikke
35:45
altså okay. Nu ved jeg ikke hvor gamle i var
35:47
i er men men der var vi ikke født.
35:50
Der var jeg i hvert fald ikke back in the day den generative
35:53
af i begyndte altså Det er Sådan en Jeg tror den 1 generative er
35:57
i er i halvfjerdserne eller Sådan noget Sådan der der har
36:01
været. Jonas.
36:03
Nej, Det var jeg ikke. Der har været generativ er i
36:09
lang tid og modeller, så Jeg tror den primære forskel er,
36:12
hvor gode har de været og og hvor nemme har de været at
36:15
bruge, og hvor billige har de været?
36:19
Men men jo helt klart generativ er i var ikke lige så meget en
36:23
ting som som. Var var i hvert fald.
36:26
Det kan godt være, at Det var akademisk en ting, men Det var
36:29
ikke business mæssigt en ting i hvert fald.
36:33
Nej men på en anden måde så synes jeg også altså nu ved nu
36:35
har jeg jo siddet på på ekstra Bladet blandt andet og.
36:40
At jeg noteret data i lange baner og brugt måneder og
36:44
måneder og måneder, og er der måneder på at hakke rode rundt i
36:47
det der data og finde ud af hvordan skal man notere det?
36:49
Og hvad med de her grænsetilfælde og så videre og
36:51
så videre. Og så kunne man træne machine
36:53
learning model, og så kunne man begynde at få noget af det.
36:57
Det er jo basically skåret væk det det den proces nu her fordi
37:01
du kan bare spørge chat kan vi ikke så på den måde behøver man
37:05
jo at have, altså på den måde behøver man i hvert fald at have
37:06
mindre data, fordi du ved Jeg har trænet på alt det data der
37:11
findes nærmest i hvert fald tekst aase og så kan det ligesom
37:13
bare. Trække på det, ikke?
37:16
Og og Jeg vil Jeg vil endda tage den videre og sige som
37:19
virksomhed i mange, altså i mange use cases, som
37:22
virksomheder også spørger efter lige nu behøver du ikke data
37:25
overhovedet. Punktum.
37:28
Og og Det er bare hvis at altså. Og så er der selvfølgelig også
37:31
skiftes hvor du hvor du har brug for ekstra data.
37:33
Men men men hvis jeg tænker tilbage på Sådan for altså Sådan
37:39
hvis jeg tænker tilbage på at du arbejder med robotter perioden,
37:42
så hvad hedder det? Fed periode virker det helt
37:46
uhørt at at. At du Sådan laver et a et
37:50
projekt, hvor du ikke har lavet data.
37:54
Når du siger, når du siger, at man ikke behøver noget data,
37:57
hvad helt præcist mener du der natasja du du tænker på, man
38:02
behøver ikke det her datasæt, hvor man har helt klar
38:05
definition af ens target og Sådan noget.
38:07
Er det det du tænker der. Ja.
38:09
Sådan træningsdata. Så kan du tage en af de store
38:14
sprog modeller, og så virker den fint nok til det du skal bruge
38:17
den til. For eksempel hvis du, hvis du
38:20
vil bruge den til. Et eller andet som recession.
38:24
Jamen Det er trænet så mange gange, især hvis at det nu ved
38:27
jeg godt at at Der er jo Sådan nogle ting i forhold til sprog,
38:30
og Der er nogle ting i forhold til nogle andre ting, hvor at
38:33
man man måske gerne vil træne på lidt mere data.
38:36
Men men for mange use cases er det over carl bare begynde at
38:40
tænke på at putte ekstra data ind.
38:45
Altså, Der er i hvert fald mange hvor at hvor du ikke behøver
38:47
data ud over. Det så.
38:50
Men men Det er jo så fordi dataen er blevet skjult for os.
38:52
Dataen er der jo stadig og dataen er der mere end den
38:56
nogensinde har været, og Der er mere af det.
38:58
Det ligger bare ligesom ikke på Vores skuldre.
39:01
Det ligger oppe på ja Googles og metas og hvordan?
39:06
Matcher men Det er vel også fordi Det er vel også fordi at
39:09
at at Det er designs opgaven her bliver måske egentlig ikke
39:13
rigtig at træne en model der, så det gør det jo ikke.
39:15
Altså Det er jo ikke hvad kan man sige du har et eller andet
39:19
problem og du tænker. Hvis bare jeg nu kunne forudsige
39:22
det her, så kunne jeg være med til at løse et eller andet
39:23
problem, og jeg må træne en model til at forudsige XY ikke
39:28
eller måske viste y men men men. Okay, Det er Det er Det er
39:36
dejligt podcast også ikke det her.
39:39
Men men men jeg tænker bare altså så det der det forsvinder
39:42
lidt ligesom og og. Ja nu tabte jeg lidt i tråden.
39:50
Jamen jeg. Jeg tror du har ret og Jeg tror
39:52
Der er Sådan når jeg tænker på. Altså nu har jeg tænkt på Sådan
39:57
OK men hvad? Hvad er en af de store Sådan
39:59
forskelle for efter Sådan noget så tror jeg bare at at Der er
40:03
helt vildt mange forskelle for efter også i mit arbejdsflow
40:07
fordi at. Jeg, Jeg er jo Sådan en nu vil
40:12
jeg ikke sige klassisk træner, men Jeg er i hvert fald trænet
40:15
i, at i for store sprog modeller.
40:18
Så når jeg tænker Sådan, OK, hvordan bygger du en ã løsning?
40:21
Så det? Jeg er blevet lært op i Det er
40:23
nå, men så skal du have en validerings sæt øjne til sæt og
40:26
du skal sørge for at der ikke er noget information lege, og når
40:30
du har sørget for det, så skal du lige tjekke en gang til, for
40:32
Det er der sikkert alligevel, og hvis det klarer sig godt af i
40:35
modellen, jamen så har du nok information lege og nu.
40:40
Så så hele alle de der tanker ikke de lige nu så altså II høj
40:46
grad så vibe tjekker man bare altså i hvert fald når man.
40:49
Arbejder. Altså i høj grad vibe tjekker
40:52
du, og Det er jo helt altså off i forhold til det man plejer at
40:57
gøre eller i hvert fald supervise modeller.
41:01
Primært. Bare for at barn for at
41:06
kvalitetssikre data science produkter simpelthen bare røget
41:10
ned i en skraldespand. Eller hvad med de der gamle
41:12
dyder der? Hvad er der blevet af den?
41:13
Altså. Jeg ved det ikke, og Jeg er
41:16
Sådan der. Altså Det er faktisk en reel
41:18
ting, hvor jeg føler at mavefornemmelsen, før du ved
41:22
hvor god er min model hvor sikker og hvor robust som min
41:24
model den er der ikke på samme måde som den var der før, og Jeg
41:28
tror også, at den egentlig primært også handler om, at det
41:31
her bare umoden på nogle punkter, ikke?
41:35
ML hvad er det markeret kalder det?
41:39
LM moms eller hvad de kalder? LLMML.
41:45
Er også nogle der kalder det l ups.
41:47
Det kalder Morten landsholdet. Det her.
41:52
Men Der er jo nogle. Så så jeg.
41:55
Jeg tror måske en lille smule at der røg ned i en skraldespand.
42:00
Men Der er jo også Der er jo folk der begynder at snakke om
42:02
det her vibe base evaluation hvor Det er fucking bare Sådan
42:06
nå men du er så meget godt ud ikke?
42:08
Men Det er jo også lidt ligesom om at man kan sige hele den der
42:11
du ved træning, teste data notering af alt det der Det er
42:15
bare ud i skraldespanden nu kan de der modeller det bare helt af
42:18
sig selv og så efterfølgende når du ligesom skal monitorere dem
42:22
og evaluere og finde ud af at Sådan okay opført der så
42:24
nogenlunde som jeg havde regnet med Det kan du bare heller ikke
42:26
mere fordi nu er det bare du ved fritekst og Det er der sgu ikke
42:29
rigtig nogen måde at evaluere på.
42:31
Så Det er måske det også fordi at meget af den her nye måde
42:35
efter de er blevet så gode. De nye modeller altså LM
42:38
modeller er de blevet så billige, så er der også bare
42:41
mange af de her gamle klassiske. Metoder, som ligesom bare er sat
42:46
ud af spillet, som ikke rigtig virker mere.
42:49
Men Jeg synes, Det er faktisk også lidt en pige.
42:51
Det er, hvor meget skal vi udelukkende bruge sproget
42:56
modeller? Altså for nu ved jeg jo godt, at
42:57
Sådan i hvert fald altså når virksomheder kommer ind, så så
43:01
vil de gerne have sprog modeller, fordi Det er det seje
43:04
lige nu og det inde og Sådan noget.
43:05
Men Der er jo også helt vildt mange.
43:09
Case som bruger det, der ikke er sprog eller eller ikke
43:12
generative er i og bruger det klassiske hvor at det virker
43:16
helt vildt godt, men det virker jo bare meget mere snævert,
43:19
altså på snævert domæner, men der kan det til gengæld give
43:23
markant større værdi at bruge. Du ved noget som er klassisk
43:27
machine learning, Det er bare ikke lige så sejt at skrive på
43:29
sin hjemmeside, som som Det er, hvor du ved generative AI og ja,
43:36
Det er Sådan, jeg føler heller ikke, og jeg føler heller ikke
43:39
at du var med. Sådan er det ikke bare være sat
43:41
ud af spillet. Nej, det tror jeg virkelig
43:46
heller ikke Det er, og Jeg tror også at de der gamle dyder de
43:48
kommer tilbage. Jeg kan lidt fornemme det selv
43:51
at at altså du ved du du tager en eller anden du har en eller
43:55
anden taske og så smider vi bare g 4 som det første efter den og
43:59
så er det sikkert rigtig godt og så tager vi den der hvor vi lige
44:02
skimmer hen over det. Det ser da meget godt ud wow men
44:06
når det så er vi sidder og tænker åh Det er måske i
44:09
virkeligheden også lidt dyrt at køre 2 millioner artikler
44:12
igennem GBT 4 for at lave en summery.
44:16
Gad vide om vi kunne lave noget der var billigere?
44:19
Hvordan finder vi ud af om det vi laver Der er billigere at er
44:22
lige så godt eller bare tæt på DG 4.
44:27
Hvis ikke at du har en klassisk testdata tankegang til det der,
44:34
så kommer der ingen vej. Du har ingen jordisk chance for
44:37
at finde ud af hvordan den fintune den vil gå, så du er
44:40
nødt til at have et eller andet setup for det, så Jeg tror at vi
44:43
kommer til at se det der igen på en eller anden måde.
44:46
Men det Der er mit håb. Det er den bedste løsning til
44:50
det problem du beskriver. Det er Jonas lige nu.
44:51
Det er vel Sådan noget præference evaluation, altså
44:54
hvor du ligesom AB tester p 4 og så er det modellers har trænet
44:57
og så. Finder en eller anden måde for
44:59
brugerne at give feedback på, og den feedback skal være meget af
45:03
linet med deres mål med at bruge det stykke software du laver.
45:06
Og så kan du regne med et eller andet.
45:10
Der er nogle der har skåret det med Sådan lidt alder det samme,
45:14
men human out of the loop hvor de bruger en andens Formel til
45:17
at være preferentes evaluator og så har den forskellige og på den
45:22
måde bruger den sprog modeller til at at tjekke om Der er nogle
45:27
kriterier Der er opfyldt, så Der er.
45:29
Nogle ting. Her men men igen altså Sådan.
45:31
Det er bare ikke lige så stringent som det plejede at
45:34
være. Det tror.
45:35
Jeg. Det er sjovt fordi lige præcis
45:38
det der du nævner der matcher det her med at bruge LM og som.
45:42
Humans til at evaluere med det. Det har jeg.
45:45
Det har jeg faktisk arbejdet med arbejdet med før og et
45:47
specifikt, hvor man skulle sammenligne 2 stykker tekst.
45:50
Man har et andet kriterie, så har man tekst a og tekst b så og
45:53
så Sådan, så kan det ligesom afgøre er det a eller b der
45:56
klarer det bedst og og Det var sjovt fordi det virkede Sådan.
45:59
Så sad jeg og prøvede det og Sådan fornemmelsen, men det
46:02
virkede da meget godt Sådan bare lige prøve at at køre det, men
46:06
så prøvede jeg et eksperiment hvor jeg tænkte, okay, nu prøver
46:08
jeg at gøre det samme. Jeg bytter bare rundt på a og b.
46:12
Altså Sådan så i stedet for Det er at a at ja, så bliver der
46:15
bare rundt på det. Og så fik jeg bare fuldstændig
46:17
forskellige resultat, så den var ikke Sådan konsistent.
46:20
Enig med sig selv, alt efter hvad der var af og b så så Det
46:23
er viser jo det. Det synes vist bare for mig at
46:25
Der er nogle. Ja men men Der er folk der har
46:30
der gør det og har succes med det.
46:31
Og Det er det, skal jeg i hvert fald bedre end at få rigtige
46:34
mennesker til at sidde og kede sig helt vildt.
46:37
Ja jeg gør det. Men altså Jeg vil da også sige
46:40
at nu Lucas, min gode kollega inde på ekstra Bladet.
46:43
Han siger også. At man hele evaluerings feltet
46:47
er de her generative modeller er slet slet ikke på plads altså.
46:51
Heller ikke altså. Og det giver jo.
46:53
God mening Det er jo fuldstændig vil jeg sige.
46:56
Det er jo Det er jo lige kommet ud til nu ved jeg godt at Det er
47:00
teknologien ikke nødvendigvis er helt ny og noget noget af Det er
47:04
også, men men Det er jo lige kommet ud til forretningerne, og
47:07
Der er jo ikke altså Det er jo ikke særlig modent hvis du har
47:11
enhver anden ting hvor at du som forretning siger, Vi skal bruge
47:15
helt vildt mange penge på den her ting.
47:18
Men den har ikke eksisteret i mere end 2 år eller Sådan noget,
47:22
så vil de fleste være Sådan der eller vi vil bruge helt vildt
47:25
mange penge og Vi skal have den her ting.
47:27
Den har eksisteret en måned nu. Det plejer.
47:30
Virksomheden. Men det gør de nu, fordi da jeg
47:33
så hypede ikke Sådan og og der kommer jo også nogle af de ting
47:37
med bare at være Sådan. Det var nye ting der ikke rigtig
47:40
nogen der ved. Helt.
47:41
Hvordan er det? Er det nogle gange et hårdt tal
47:45
det der med Sådan ah, men Vi har styr på den når den først er det
47:48
plade, så har vi styr på den eller Sådan eller skal man
47:50
bliver nødt til at sige, Jeg har faktisk ikke rigtig styr på den.
47:52
Jeg ved ikke rigtig eller Sådan fordi det Det er jo sandheden jo
47:56
altså du hvis du sætter Sådan en eller anden ting ud det så er
47:59
det måske også lige at man vælger, altså man vælger måske
48:01
ikke at sende den ud til de vigtigste kunder som er mega
48:04
sippet omkring om den lige laver en lille fejl eller ej, men men
48:08
Sådan teknikker tænker jeg Det er svært og.
48:11
Også en hel masse ting og især altså Jeg har også kunder som.
48:15
Hvor er det helt vildt vigtigt at at Vi har styr på det.
48:18
Ikke så vi advokathuse og andre juridiske tekster og Sådan
48:25
noget, hvor det vigtigt at Der er styr på det og Der er jo
48:28
forskellige måder at lave noget gardering på og og så
48:32
implementere gradvist og Sådan noget.
48:33
Så Der er jo helt klart stædig. Du ved good practices.
48:40
Det er bare ikke på samme måde at jeg får en mavefornemmelse
48:42
som at nu har jeg kørt det her, og jeg får et helt bestemt tal.
48:47
Som Jeg kan se, og Jeg kan lave statistiske evaluering af, om
48:50
den her ene model er bedre end den anden eller et eller andet.
48:52
Det er ikke den mavefornemmelse man får.
48:54
Man får lidt mere Sådan en. OK.
48:59
Men, der skal i hvert fald være der skal i hvert fald noget mere
49:02
til på en eller anden måde, før man kommer frem til noget
49:05
statistik. Ikke fordi du er nødt til at gå
49:06
fra noget kvalitativt data til noget kvantitativ.
49:08
Det er jo også det, man ser i de her præference, annoteringer og
49:12
så videre og så videre, så det findes jo et eller andet sted i
49:14
det, men Det er bare blevet Det er meget tungere, så hvis du
49:17
skal overbevise nogen om, at du skal samle noget af det der data
49:20
ind der så så, så så er det ligesom hvorfor skal vi det?
49:24
Det ser godt ud det her tekst her ikke, så du forstår det helt
49:28
længere, men men forstår du ikke?
49:30
Det er jeg ikke. Det er jo så hvis Det er Sådan,
49:33
for eksempel hvis Det er Sådan noget, hvor man skal ikke
49:36
straffe eller sunrise er noget information eller et eller
49:39
andet, så kan det være at man kan.
49:41
Man kan implementere det først med Sådan en hvor at brugerne
49:45
kan kan se hver af outputtet og hvor har den fundet det henne?
49:48
Og så klik hvad lider eller så kan man lave stikprøvekontrol
49:52
ligesom man gør med andre ting og der får man jo reelt nogle
49:56
tal på, for så siger de nej eller ja eller så giver de en
50:00
score eller et eller andet. Lige præcis.
50:03
Så så Det kan man jo stadig gøre den slags ting og og man kan
50:06
også helt klart altså Det er ikke fordi at man man bare får
50:10
Sådan en nå men måske den vælter i morgen og agtigt produkt
50:13
sværere at sørge for end end den anden type.
50:19
Ja. Hvad hedder det?
50:22
Vi ved, at Vi er ved at være snakket en time eller har
50:25
snakket en time nu her. Vi har 10 minutter tilbage og
50:28
jeg tænker på her bare lige på falderebet hvad for noget Sådan
50:33
bare måske Sådan helt lige lidt åben til afsluttet med hvad for
50:36
noget Sådan? Hvad for nogle teknologitrends
50:39
og ting og sager der optager dig i øjeblikket Sådan et eller
50:43
andet du du sigter over general. Nu ved jeg selvfølgelig.
50:49
Det er Sådan. Det er ikke engang II
50:51
øjeblikket, men Sådan en teknologitrends som.
50:56
Hvad hedder det så ellers Sådan en teknologi?
50:59
Jeg generelt er ikke sidder derovre og Jeg er Sådan jeg
51:03
sagde det også sidste år til min kollega, og jeg var helt sikkert
51:06
Sådan når GPT har jeg den var faldet ned og dækker
51:09
sprogmoduler, så tror jeg vi går ind i grafen nu retter netværk
51:13
og Sådan har jeg også skrevet et bachelorprojekt i kraft nu har
51:16
netværk og og men Jeg kan grunden til at jeg ikke støttede
51:20
over det her, fordi Jeg kan bare godt lide den måde som.
51:22
Det virker som om, at i hvert fald for mig at se så opfanger
51:26
opfatter jeg verden ret meget Sådan i en graf.
51:30
Okay, men det her ligger ovenpå det her eller det her ved siden
51:34
af det her. Eller du ved der forbindelser
51:36
med, og Det er Sådan jeg producerer rimelig meget hvad
51:40
jeg tænker over tingene ikke så så Jeg kan godt lide den der ide
51:43
om hvad dataen er meget ligesom jeg også selv processerer.
51:48
Så Jeg kan ret godt lide Sådan en ide om grafen oral netværk
51:51
men men Det er jo en helt anden boldgade i forhold til data.
51:53
Det er jo netop mega kompliceret data der skal være på en eller
51:58
anden måde form for struktureret.
52:00
Hvad kan du ikke lige prøve at fortælle?
52:03
Kan du ikke lige prøve at fortælle til os der der der
52:06
aldrig har rørt et graft neuralt netværk og måske ved at være en
52:10
graf i datastruktur er altså en graf i datastruktur?
52:12
Det kan vi lige starte med. Det er ligesom hvis man kender
52:14
træstrukturen, så så kan så kan Jeg kan sige grene.
52:18
De kan ligesom vende tilbage ind på sig selv, så har man ligesom
52:20
en graf ikke, men hvad er grafen neuralt netværk altså hvad?
52:25
Hvad kan det som de andre neurale netværk ikke kan?
52:29
Hvad hedder det så grafen? Bare netværk Det er neurale
52:33
netværk, men i stedet for at have data punkter, du putter
52:38
ind. I de netværk man ellers kender,
52:42
så putter du enten du ved sekventiel data ind.
52:45
Det kan for eksempel være sprog for eksempel, eller du putter
52:49
enkeltstående datapunkter ind. Så putter du en hel graf, så
52:54
selve data punkterne er en graf og du kan godt have hvad hedder
52:59
det? Du kan godt have flere
53:00
datapunkter, hvor hvert datapunkt er en graf i sig selv.
53:04
Men du kan også bare have et netværk der bare du ved
53:07
producerer dele af grafen eller forskellige, så så grafen i sig
53:12
selv er Sådan en hvor at hver datapunkt du har det.
53:16
Vi har også en tråd ind til et andet datapunkt eller flere
53:20
tråde, så Der er en eller anden form for sammenhæng mellem dine
53:23
datapunkter. Og der hvor det virkelig
53:27
anderledes end andre neurale netværk er, fordi at i stort set
53:32
alle neurale netværk, der har du en underliggende.
53:37
Funktion som hedder, at din datapunkter af de altså hvad.
53:43
Hvad nu? Det står for Independent and
53:46
identity. Det så så dine datapunkter
53:49
hånden, men den er den er Sådan den den gælder ikke for grafer,
53:53
for Der er netop hele pointen. Det er at at du har ekstra
53:56
information som er. Hvilke datapunkter hører mere
54:01
sammen end andre datapunkter gør?
54:04
Så så for at have de der neurale netværk, så skal du have en helt
54:07
anden form, for så så. Det skal du lave om i den måde
54:11
du tænker netværk man kan få og Det var så forskellige.
54:13
Ja research agtige. Ting i hvad hedder det?
54:20
Jeg enheder II data det minder mig om den gode gamle gotiske
54:24
antagelse når man skulle lave en ULS regression.
54:29
Old school. Og det gør sig gældende for alle
54:34
neurale netværk, at at man har den er sindssyg.
54:38
Eller? Okay, men tør jeg ikke alle, men
54:40
mange. Hvad?
54:42
Hvad? Altså når man så de her
54:43
sekventielle modeller, der har man så måske en sekvens man
54:46
forudser, eller man forudsiger nogle dele af en sekvenser eller
54:50
nogle klasser eller et eller andet, hvad hvad?
54:51
Hvad produkter man så hvad? Hvad er ens output i Sådan en
54:55
typisk i Sådan en graf? Netværk Jeg kan Jeg kan sat med
54:59
at sige. Hvad mit bachelorprojekt var,
55:03
hvor vi producerede noget, og Det var.
55:05
Hvad hedder det at at man skulle, at vi skulle vi have
55:09
noget data fra et chatroom og og så var de forskellige
55:15
datapunkter. Det var så person.
55:17
Så altså user profiles på Sådan en social Media og så trådene
55:23
imellem den var så hvis de havde skrevet en besked til hinanden
55:28
og hvor mange hvor ofte de skrev beskeder til hinanden for
55:31
eksempel. Og der får du jo lidt ligesom
55:35
lidt ligesom Facebook, hvor du for eksempel har nå men de
55:38
venner med de personer og de har skrevet med dem og Sådan noget,
55:41
så så får du både user pro faktisk, men også egentlig.
55:45
Hvordan er strukturen i det sociale netværk?
55:49
Og det som vi så prøvede at predictive Det var for en givet
55:53
user profile hvor hvor chroma agtig er personen, så vi kiggede
55:59
på. Ja prøv at prøve at detektere
56:02
risikoprofiler på Sådan en børnecheck room og.
56:06
Hvorvidt? Tendenser.
56:09
Okay men det man så, men der. Så i virkeligheden så det, du
56:15
forsøger så at predict Det er en bestemt type graf struktur.
56:20
Som som den som måske kendetegner det her.
56:25
Ja. Men, men afhængig af hvad din
56:29
opgave er på samme måde som du har mange forskellige opgaver II
56:32
andre data strukturer, så kan du have noget der siger, jamen, vi
56:36
vil gerne, for eksempel hvis Vi har varer som datapunkter, og så
56:42
har vi altså, så kan du lave Sådan en market basket analysis,
56:47
eller Der er faktisk hellige, eller du kan se for eksempel
56:51
film på Netflix kan du se som en graf, hvor at film er connected
56:55
til hinanden, hvis at at. Den samme user profile har set
56:59
begge 2. Eller Der er mange forskellige
57:01
ting man kan opstille som et grafisk problem.
57:05
Altså kan du. Du kan både prædike Det er en
57:07
hel graf. Det gør man faktisk hvis at det
57:11
gør man medicinsk. Hvis man kigger på molekyler for
57:13
eksempel, så molekyler kan også. Se som grafer hvor du har?
57:20
Forskellige atomer eller nu ved jeg ikke helt hvad det hedder,
57:23
men. Men Sådan noget.
57:26
Og så hvis de hører sammen, så er det edges og så kan du så
57:32
bruge det til for eksempel, at predictive om et bestemt
57:35
molekyle er kan en bestemt ting. Altså der vil du putte det på
57:40
hele grafen, men du kan også flytte på noget niveau, så vil
57:44
det være om en bestemt blive user profile, gør et eller andet
57:47
eller så Der er mange. Ja nu valgte jeg også.
57:50
Meget fleksible. Jeg kender til at sige det her.
57:53
Det er interesser hvorfor? Men men Det er.
57:55
Også det. Det lyder ret komplekst, men
57:58
også meget brugbart. Altså Jeg kan jo se Det er jo
58:01
Det er jo ikke det skal jo ikke være en hemmelighed at vi laver
58:03
lidt kommenter inde på ekstra Bladet og og og og graf.
58:07
Data er jo en naturlig måde at beskrive, hvordan en bruger har
58:11
klikket sig igennem nogle artikler, og der findes også
58:16
nogle nogle arkitekturer til til regimenter derude, som er de der
58:20
graf en rent netværk. Men på en eller anden måde, så
58:22
er der også Sådan. Altså Det er lige intenst
58:25
anderledes end en normal neuralt netværk ikke så når man kigger
58:28
på de der papers der så tænkte jeg.
58:31
Jeg skal. Lige.
58:31
Jeg skal lige. Jeg skal lige stå lidt med jeg
58:33
ringer til dig natasha næste gang.
58:36
Jeg skal give det et par år, fordi jeg ved i hvert fald Sådan
58:38
Det er paper vi brugte der. Jeg skiftede de titel på det
58:42
undervejs og Sådan noget. Det var helt nyt.
58:45
Og. De prøvede Sådan der virkelig
58:47
hårdt at finde ud af. Hvordan skal det her bygges?
58:50
Ja på den her måde, fordi det ikke bare var Sådan.
58:53
Man tager den ikke bare lige ned fra pigetøj til standard
58:56
library, og så kører den vel passe lidt på.
59:00
Ja nå. Men jeg commercial lige nu?
59:06
Jeg ved i hvert fald en ting. Jeg er rigtig glad for du
59:08
spurgte hvad Det var Jonas fordi at graf neuralt netværk.
59:11
Det er en af de der ting som er på min på min bucket liste over
59:14
ting og forstå, men Jeg har stadig ikke fattet det endnu så
59:17
1000 tak for en lille indflyvning her.
59:19
Natasja nu forstår jeg det. En del bedre end jeg gjorde før
59:21
i hvert. Fald, Vi skal have dybde på.
59:23
Det er simpelthen. Ja, Jeg har mange spørgsmål som
59:28
som jeg ikke kan nå at stille i hvert fald omkring det.
59:30
Det er helt sikkert Det er helt sikkert.
59:33
Jeg har også nogle Jeg har. Jeg vil sidde her.
59:37
Så har du. Jeg har også nogle Jeg har nogle
59:39
bekendte et par få bekendte som er graf believers altså jeg ved
59:44
ikke hvad man kalder det. OK så har jeg lige nogen der
59:49
skal du skal huske. Ja Der er jo et.
59:53
Hvad hedder det Sådan en skade start up scaleup neo for j som
59:57
er Sådan en graf database som er svensk?
1:00:01
Hvis ikke Jeg har. Set er det?
1:00:05
Det er det vi nok ja så nå anyways og skyerne vil blive
1:00:10
lange og Vi skal til at afslutte inden vi afslutter er der et
1:00:15
eller andet du kunne tænke dig at sige?
1:00:18
På det allersidste falderebet natasja.
1:00:22
Bare at at fra at da jeg kom ind her i studiet til nu, så har jeg
1:00:28
tænkt over, at Jeg er virkelig ked af, at jeg ikke har et
1:00:31
musikinstrument hængende. Ja.
1:00:34
Ja et helt band altså. Jeg har både mikrofonerne og
1:00:38
trommer og guitar og Jeg er Sådan jeg mangler bare den
1:00:41
såmænd så kunne vi have været banden.
1:00:45
Det er sjovt Jonas. Ja Jonas han har trommesæt.
1:00:48
Jeg har en bås, men Jeg har faktisk ved ikke om i kan se
1:00:50
dem. Jeg har fået opgraderet med en
1:00:51
tamburin. Det plejer jeg at have så.
1:00:55
Nå men natasja Jeg synes Det var.
1:00:59
Ja tak for. Jeg synes Det var meget som et
1:01:03
band det her i den her team vi vi spillede så tak for det.
1:01:11
Ja, hvad hedder det i hvert fald 1000?
1:01:13
Tak fordi du gad at være med natasha ja vi må gøre det igen,
1:01:17
simpelthen snakke om nogle hvad hedder det kraftfulde netværk?
1:01:22
Og ja så 1000 tak fordi vi gerne vil være med og til alle jer der
1:01:26
lyttede. Med danish persistence, så kan
1:01:28
det data science community meter.
1:01:31
Ja Vi har jo generalforsamling den 12.
1:01:33
April bare lige for at lave en blok.
1:01:36
Så det kommer til at gå amok, så det bliver mega fedt.
1:01:39
Og apropos Jeg har lige jeg ved ikke om i har set det.
1:01:41
Og derfor har jeg lige. Jeg har lige tænkt på det.
1:01:45
Jeg har en t shirt på med dansk datakriminalitet logo ja natasja
1:01:50
1000 tak fordi du gerne vil være med til alle jer der har lyttet
1:01:52
med 1000. Tak fordi i lyttede med vi ses i
1:01:54
næste uge. Hey.