我们最近与 Kesha Williams 坐下来进行了对话，讨论了她从“在电脑上玩”到机器学习的历程以及她最近支持的事件和活动——比如 Kesha 主持了一场演讲，以及与 Women Who Code 合作的由三部分组成的“机器学习 （ML） 促进社会公益”培训系列，最终在一场黑客马拉松中达到高潮，挑战参与者应用他们的 ML 技能来帮助应对 COVID-19 带来的挑战。您进入科技领域的旅程是怎样的？我其实是在高中的时候就开始编码的，当时我什至没有意识到我正在做的事情叫编码。我只是称之为“在电脑上玩”。事实证明，我实际上是在使用 BASIC 编程语言编写计算机程序。当我上 11 年级时，我参加了当地一所大学为期六周的暑期科学强化培训项目，在那里我学到了更多关于计算机和化学的知识。那次经历确实为我敲定了交易，我知道我将对计算机和技术产生终生的热爱。当我要上大学时，选择计算机科学和数学作为专业是一个简单的选择。我去了亚特兰大的斯佩尔曼学院，我从未离开过。我在科技领域的第一份工作是在国家安全局。这向我介绍了 Web 开发。从那里开始，我只能说剩下的就是历史了。我在 Java Web 开发方面建立了 25 年的职业生涯，担任过软件工程师、技术主管和软件工程经理。然后三四年前，我开始涉足机器学习，并找到了我的第二爱。这是一段旅程，只是享受学习新事物的乐趣。最初是什么让您对机器学习产生兴趣？是什么激起了你的兴趣？当我第一次听说机器学习时，我发现这项技术既令人兴奋又令人恐惧。我有一种先入为主的观念，认为我需要成为一名研究科学家，在某个地方的实验室攻读博士学位，才能真正理解机器学习或将其应用到现实世界中。正因为如此，我认为这是一个挑战。我的连线方式，我喜欢在电脑上探索和玩耍，学习新事物。我试图做的是揭开这项技术的神秘面纱，向人们展示它并不像人们想象的那么复杂和困难。如果这是我能掌握的东西，我会向你展示我学到的所有经验教训，让你从我离开的地方继续并继续。是什么促使您与 Women Who Code 一起领导这次机器学习向善黑客马拉松？我总是在挑战自己，学习新事物，尝试新事物。对于机器学习，有许多不同的学习算法和许多不同的机器学习技术。我觉得我永远无法掌握所有东西，但我可以继续推进我所知道的。因此，整个夏天，我为自己设定了一个个人挑战，那就是使用机器学习来对抗 COVID-19。我想，“如果我能带着其他人一起踏上这段旅程，那就太好了。因此，我联系了 Women Who Code 的创始人，讨论了我关于举办黑客马拉松和一些研讨会的想法。我在 Women Who Code Digital Connect Conference 上拉开了黑客马拉松的序幕，并做了 45 分钟关于使用机器学习造福社会的演讲，并导致了三个研讨会。我向成员传授了机器学习基础知识、不同技术、如何准备数据以及如何训练模型。研讨会结束时，参与者拥有了创建抗击 COVID-19 模型的工具。因此，在第三次研讨会结束时，与会者面临的挑战是组建团队，想出一种可以使用机器学习来对抗 COVID-19 的方法，然后将一个项目提交给黑客马拉松以获得一些很棒的奖品。对培训课程的反应如何？我不确定它会如何被接受。我不确定它是否会受欢迎。我完全被参加的人数、参与度、很多问题、太多的问题所震撼，以至于我什至无法在研讨会期间在线现场回答所有问题。我们大约有 686 人注册了三个研讨会系列，我们有 211 人注册了 52 个团队的黑客马拉松。因此，总体上，人们似乎对机器学习的需求很大。我们有来自世界各地的人——澳大利亚、英国、印度、尼日利亚、瑞典、意大利、爱尔兰、墨西哥、新加坡、巴西和美国。来自许多不同时区的人们参加黑客马拉松、研讨会并提出问题。我对 Women Who Code 的影响力感到惊讶。我们还拥有广泛的技术专长，从机器学习和编码新手到参加研讨会和黑客马拉松的经验丰富的机器学习工程师。黑客松结果于 8 月 19 日公布，您能告诉我们您看到的参赛作品和获胜团队吗？在观看演示时，我对这些团队印象深刻，并为之感到自豪。很明显，他们已经接受了我教给他们的一切，并将其作为基础来跳板他们的学习，并融入我没有教给他们的新东西。作为导师和导师，打下坚实的基础始终是我的目标，让人们能够快速掌握并轻松掌握更高级的主题。我看到提交的内容使用机器学习来开发针对 COVID-19 的疫苗，预测感染风险，将肺炎分类为 COVID-19 或细菌，对特定地区感染 COVID-19 的风险进行分类，并确定为什么黑人社区的死亡风险更高。获胜团队使用机器学习来预测患者是否需要插管，目的是管理插管供应并减少短缺。我最兴奋的是，所有团队都将有机会继续开发他们的应用程序。获胜团队获得了 25,000 美元的 AWS 积分以继续开发，并获得了 A Cloud Guru 提供的 1 年免费会员资格以继续学习，而其他六个团队则每人获得了 5,000 美元用于继续开发。自黑客马拉松结束以来，我已经与每个团队进行了交谈，他们正在继续开发他们的应用程序。您认为为什么机器学习可以帮助抗击这种流行病？机器学习为你提供对数据的新见解。它可以帮助您发现以前可能没有注意到或以前可能没有考虑过的关系。例如，我挑战自己创建一个模型，该模型使用肾功能来确定或预测 COVID-19 结果。早期，我们看到肾脏疾病与 COVID-19 患者的死亡有关。我创建了一个模型，该模型着眼于肾功能以预测结果，并发现肾功能与 COVID-19 之间的新关系，这是以前可能没有考虑过的。借助机器学习，我们可以解决许多不同的用例来帮助抗击 COVID。您可以使用计算机视觉（一种机器学习形式）来确定人们是否保持社交距离，确定某人是否戴口罩，以预测传播情况。这是我们在提交中看到的项目之一。您可以使用它来预测结果和医院容量。我们可以通过多种不同的方式使用机器学习来帮助抗击大流行。您是 AWS 机器学习英雄计划的一员，该计划旨在表彰那些在分享 AWS 知识方面表现出色的少数个人。您能告诉我们您与 AWS 合作的原因吗？当我开始我的机器学习之旅时，我从 AWS 开始。AWS 确实帮助我立即从 Java 开发人员转变为机器学习从业者。仅靠 AI 和 Amazon SageMaker 等 ML 服务，它就使非常复杂的主题变得平易近人。当我学习时，我选择的服务在我的旅程中遇到了我。当我刚开始时，我还没有准备好真正理解机器学习如何工作的深层技术细节。因此，某些服务会以这种方式抽象化。然后，随着我开始学得越来越多，我想越来越深入，有一些服务让我能够做到这一点。由于我的旅程，我想向其他人介绍 AWS。AWS 为我提供了将我的一些创新机器学习想法变为现实所需的所有工具和所有支持。我想让其他人体验一下。对我来说，与 AWS.So 合作真的是理所当然的，下一步是什么？您是一位出色的机器学习布道者。您计划如何继续帮助推动和提高认识？我将继续做我一直在做的事情。我喜欢在会议上发言、分享我的经验教训和教学研讨会，在 A Cloud Guru 上创作内容，并成为 AWS 机器学习、Amazon SageMaker 和社区的拥护者。我一定会继续这样做。我想继续向新人介绍这些技术。有关即将举行的数据科学活动和培训，请访问 Women Who Code.
