En historie om hvordan TV 2 har gått fra en bred bukett av ulike verktøy og arkitekturer, til å bygge en felles, fremtidsrettet dataplattform som eies og utvikles på tvers av analyseteamene våre. Vi har lyst å dele erfaringer og suksessfaktorer fra denne reisen.
In the midst of
digitalization, it is easy to forget that most people are not data
professionals or even very tech-savvy – yet they play a crucial role in its
success. This presentation will share experiences and reflections from
«hands-on digitalization» in Seatrans.
Med inntoget av ChatGPT
eksploderte populariteten av generativ KI; både for den gjengse brukeren av
verdensveven, men også for større organisasjoner. I dagens datalandskap og
manfoldet av prediktive modeller, er det viktigere enn noen gang å bringe
kunnskapsmodellering på agendaen. Dette foredraget vil sette fingeren på
hvilke utfordringer og muligheter som ligger i generativ KI, og hvordan vi
sammen kan gjøre de sikrere og mer treffsikre ved bruk av
kunnskapsmodellering.
Maskinlæring er ikke noe de
fleste UX’ere jobber med i det daglige, og mange som faktisk jobber med
maskinlæring skjønner ofte ikke hva det har med UX å gjøre. Koblingen mellom
maskinlæring og UX er ikke åpenbar for de fleste. Likevel er mulighetene mange
i samspillet mellom disse to.
NAYA kommer til å diskutere
den manuelle siden av AI-utvikling, gjerne omtalt som AI sin skyggeside. De
kommer til å trekke frem det usynlige arbeidet som skjer bak kulissene og
hvordan menneskene involvert i dette, utsettes for psykisk tortur og moderne
slavearbeid.
Moving forwards with a data
mesh approach is not a walk in the park, somethings are more hard than
others. In this talk learnings will be shared on how Equinor have addressed
the different aspects of data mesh: Domains, data products, governance and
Self-serve data platform. What we did, what we learned, were we failed, and
way forwards.
Tre-baserte modeller er kjent
for å ha god ytelse på strukturerte data, men er samtidig mer ustabile
sammenlignet med tradisjonelle statistiske modeller. Ustabilitet kan føre til
betydelige endringer i prediksjoner ved små endringer i treningsdata, noe som
reduserer modellens pålitelighet. En mer stabil oppdatering av tre-baserte
modeller kan oppnås ved bruk av en approksimert Bayesiansk tilnærming
kombinert med teknikker fra semi-supervised learning.
Dette foredraget vil
diskutere hvordan en klar visjon og de rette forutsetningene gjør
organisasjoner godt rustet til å bygge en vellykket dataplattform som støtter
deres digitale transformasjon.
Hansa Borg Bryggerier forteller om sin reise fra et tradisjonelt datavarehus til en multi-kode dataplattform i skyen.
Hva er egentlig Data Mesh?
Hvordan kan det bidra til å skalere utnyttelsen av data? Hvordan kan det
implementeres? Og hva er fallgruvene? Denne lyntalen handler om hvordan vi
som jobber med data kan omsette vår kompetanse til verdi, raskere og i enda større grad enn vi
gjør i dag.
