Владимир Алексиев е един от основателите на Sirma Group преди 30 години. Има опит в семантично моделиране, инженеринг на онтологии, стандарти за метаданни, тезауруси и речници, RDF, RDFS, OWL2, RDF Shapes, SHACL, SKOS, SPARQL, свързани отворени данни (LOD), хармонизация на данни (mapping), R2RML, ETL и оптимизация на правила за извод. Притежава докторска степен от Университета на Алберта. От 9 години работи в Сирма АИ (Ontotext), която е водеща световна фирма в областта на семантичните технологии и водещ български участник в европейски научни проекти. С него ще ви срещнем на събитието Semantic Integration Is What You Do Before The Deep Learning на 13-ти май. Преди това, Владимир ни сподели кое е най-голямото технологично предизвикателство, с което се е сблъсквал и какво би посъветвал всички, които сега започват да се занимават с Machine Learning!

Как започна да се занимаваш с Machine Learning?
Всъщност не се занимавам с Machine Learning, а със семантична интеграция на данни. Това са подходи за изграждане на графи на знанието (knowledge graphs), които мисля, че помагат за много аспекти на Data Science и Machine Learning.

Кой е най-интересният аспект от работата ти с Machine Learning?
Навлизането в нови области (от наука, през финансови транзакции, през кибер-сигурност, до културно наследство). Проучването на множества от данни, които могат да помогнат за решаването на даден проблем.

Кое е най-голямото технологично предизвикателство, с което си се сблъсквал?
Липсата на подготвени хора в областите, с които се занимаваме (Data Science, Semantic Web).

Как го разреши/разрешихте?
Не сме го разрешили още, но имаме активна програма за обучение и активизираме работата си с университети. Има много положителни развития в България напоследък, например магистратури за Data Science и взаимодействие между университети и фирми.

Ще споделиш ли трите най-важни неща, които ИТ обществото може да научи от темата на предстоящата ти презентация?

  1. В света има огромно количество отворени данни, които могат да се ползват за всякакви проблеми.
  2. Уикиданни е централният портал, където човек може да научи за някои от тези данни.
  3. Пак там човек може да допринесе за интеграцията им и за развитието на тази универсална енциклопедия на знанието.

Какво би посъветвал всички, които сега започват да се занимават с Machine Learning?
Активно да следят новите разработки и да се развиват, защото напредъкът в тази област е много бърз. Големите ИТ компании се надпреварват да предлагат нови разработки с отворен код, големи множества данни и ресурси за трениране.


Регистрирай се за събитието


Стани част от потребителска група на Machine Learning. Абонирай се и ще ти изпращаме информация за всичко, което предстои в групата.

Визия: Личен архив

Прочети още:

Никола Караманов: Всеки ден се уча на нови неща, които ми позволяват да поглеждам проблема от различни гледни точки
Лаура Толош-Халачева: Изкуственият интелект може да промени света

Share This