Kunnskap, kode, kobling

Bortekontor kan være et verktøy for kunnskapsutvikling, og brukt riktig, produktivitet. Å samle fagspesialister på tvers av bedrifter gir en enestående mulighet til å kunne dra nytte av kompetanse og erfaring. Ofte er det mange som jobber med samme fagfelt, men gjerne få i samme bedrift. Møtes vi av og til for å jobbe sammen kan vi bygge en sterkere og mer attraktiv region gjennom søkelys på teknologiutvikling.

Pål Haugen | Produktutvikler i Furuno Norge | Lead i maskinlæringsforumet

Utvikler 2.0

Myten om utviklere som ensomme og introverte er moden for en ny versjon. Innen fagfeltet jeg jobber med, maskinlæring, eller kunsten å hente ut innsikt fra data, er vi kanskje flinke til å bidra litt selv til denne myten. Men det ønsker vi å endre på nå, vi vil vise at maskinlæring ikke en jobb for en ensom analytiker. Fagfeltet er i aller høyeste grad et område for samarbeid, sannsynligvis i større grad enn mange andre fagfelt.

Maskinlæring som arena for kunnskapsutvikling

Hvordan er maskinlæring en arena for deling og samarbeid?

 For det første, verktøyene de fleste av oss som utøver faget bruker, er gratis. Nei, de er ikke «gratis», det er åpen kildekode. Det er et viktig skille her, det er en forskjell mellom begrepene.

Think free, like in free speech, not free beer

                                  Richard Stallman

Ideen om at de to viktigste programmeringsspråkene for maskinlæring og AI (Python og R) er gratis og har åpen kildekode vil kanskje få et par forretningsutviklere til å gremme seg på vegne av nevnte programmeringsspråk. Men ikke gi opp. dette er selve DNAet til alle som driver med maskinlæring, AI, statistikk og tallbehandling:

 Vi skal dele. Ikke data, men metode og kode.

Nå skal det sies at det finnes masse åpen programvare som ikke nødvendigvis er myntet på maskinlæring, og det finnes maskinlæringsprogrammer som koster mange penger. Likevel tør jeg å påstå at åpenhet og deling virkelig gjennomsyrer fagfeltet vårt. For de som virkelig vil se gode eksempel på dette, besøk universet til fast.ai.

Matematikeren, forskeren og forfatteren David Salsburg gjentar til stadighet at matematikk - og det er egentlig det vi snakker om her - er ikke en disiplin for de ensomme ulver, men et område der vi virkelig tjener på, og er avhengige av, samarbeid. Jeg anbefaler boken «The lady tasting tea», en skatt av en tekst for de av oss som liker vitenskapsteori.

Deling i praksis

I en stund har jeg, sammen med en super gjeng med «data scientists», eller analytikere om man vil, i både Molde og Ålesund drevet et nettverk for oss som skriver kode for å analysere data, og bygge modeller basert på data. Arbeidsgiveren min, Furuno Norge, har hele tiden applaudert initiativet, og latt meg bruke deler av arbeidstiden min på å være arrangør.

Helt siden pandemien slapp grepet, møtes vi en gang i måneden. Vi er i lånte lokaler fra NTNU og koder sammen, eller hver for oss. Det overrasker kanskje ikke leseren at på disse møtene er alt åpent:

Kom når du kan, dra når du vil, bidra med det du synes er gøy, jobb alene, eller sammen med likesinnede. Ofte har vi et lite tema vi forbereder oss på, da deler vi arbeidsverktøy og kode.

Forumet er en del av kompetansenettverket NExTdigital. Vi bruker NExTdigital som en katalysator: det er lett å planlegge og møtes, og vi får innspill fra andre fagfelt enn vårt eget. På toppen av det, så har vi med oss noen av de morsomste bedriftene i regionen. Bare så det er presisert: Maskinlæringsforumet er for alle, uansett om bedriften din er medlem av NExTdigital, om du er student, eller om du bare vil lære deg noe ved siden av jobb. Vi er her for å dele, og være glade eksperter.

Lav terskel, høyt utbytte

Så hva i alle dager får min arbeidsgiver ut av dette? Hvorfor skal Furuno la meg bruke verdifull tid på å sitte å snakke «ustrukturert» med fagfeller?

Vel, her er en oppsummering av hva som jeg har fått ut av forumet det siste året.

• Jeg har blitt bedre på å programmere, spesielt på de områdene jeg har vært svak fra før: Fra rotete og klumsete python kode, har jeg beveget meg over til å skrive bedre program. Og jeg tenker produksjon og produkt, fremfor vitenskap og analyse.

• Jeg har lært meg nye måter å visualisere data på (Og jeg bruker det ofte i jobbsammenheng, dette er ikke utelukkende egenutvikling)

• Jeg har ikke bare lært, men tatt i bruk et verktøy for agil softwareutvikling (Microsoft sin Azure Dev Ops). Dette verktøyet bruker vi aktivt i Furuno, nei ikke Furuno Norge, men internasjonalt!

• Jeg har løst et matematisk problem jeg stod fast på (For den glade nerd: vi byttet ut en heuristikk (Markov chain) med en annen (genetisk algoritme)).

• Løst et optimaliseringsproblem gjennom å kombinere resultater fra to ulike modeller

• Og, jeg ringer eller sender epost til folk i nettverket når jeg står fast. Jeg får hjelp i løpet av minutter. Slå den!

Jeg kunne i tillegg ha tatt med meg:

• Deling av resultater fra maskinlæring i form av interaktive websider på interne servere

• Bruk av Azure Machine learning studio

Men, jeg har ikke rukket å se på dette enda.

Samtidig med alt dette oppnår jeg det jeg kanskje synes er mest vesentlig. Jeg jobber ikke alene på fagfeltet mitt. Jeg treffer andre som strever med lignende problemstillinger, som kan ting jeg ikke kan, og som jeg kan lære bort mine spesialiteter til.

Ikke minst, når vi møtes lever jeg opp til rådet sjefen min stadig minner meg på:

Skal du ha fremgang, sørg for at du ikke er den smarteste i rommet.

Det skal jaggu meg være sikkert Trond (red.mrk: CEO i Furuno Norge),  det er jeg ikke på maskinlæringsforumet. Men, jeg er kanskje den gladeste.

Vil du være med i Maskinlæringsforum? Meld din interesse her, eller ta kontakt med Pål.