როგორ ავითარებს მონაცემთა მეცნიერებას საქართველოს ბანკის „Data Challenge“

მონაცემთა მეცნიერება მომავლის სფეროა, რომელიც შესაძლებლობას აძლევს კომპანიებს, დიდი მონაცემების ანალიზზე დაყრდნობით მიიღონ უფრო ეფექტური, მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები, რაც ხელს შეუწყობს მათ ზრდასა და განვითარებას.

ალბათ, ასე შეგვიძლია დავიწყოთ საუბარი საქართველოს ბანკის პროექტზე Data Challenge, რომელიც მიზნად ისახავს ხელი შეუწყოს საქართველოში მონაცემთა მეცნიერების, ტექნოლოგიებისა და ინოვაციების მიმართულებების გაძლიერებას. შესაბამისად, Data Challenge წარმოადგენს შესაძლებლობას, მონაცემთა მეცნიერებით დაინტერესებული ახალგაზრდებისთვის გამოავლინონ საკუთარი პოტენციალი, დაამყარონ ახალი კავშირები ან, თუნდაც, მიეცეთ შესაძლებლობა, გახდნენ საქართველოს ბანკის გუნდის წევრები.

„მოწინავე ტექნოლოგიები გახლავთ ის შესაძლებლობა, რომლის გარეშეც ვერც ბიზნესი წავა წინ და ვერც ქვეყანა. თუკი გვინდა, ვიყოთ წარმატებული, ქვეყანაში ეკოსისტემა უნდა იყოს ინოვაციური. ამ მიზნის მისაღწევად, ვცდილობთ, მხარი დავუჭიროთ და განვავითაროთ ტექნოლოგიური დარგები“, — ამბობს ირაკლი გოგატიშვილი, საქართველოს ბანკის მონაცემთა კვლევითი ლაბორატორიის უფროსი.

იქიდან გამომდინარე, რომ სულ რამდენიმე დღის წინ Data Challange-ის მეორე გამოშვება წარმატებით დასრულდა, უკვე შეგვიძლია, თავისუფლად ვისაუბროთ მის დადებით გავლენაზე. ამაში კი ირაკლი გოგოტიშვილი და პირველი Data Challange-ის მონაწილე და ახლა უკვე საქართველოს ბანკის მონაცემთა მეცნიერი, ლევან ბეჟანიძე გვეხმარებიან.

M: ირაკლი, რატომ ფიქრობთ, რომ მონაცემთა მეცნიერება მზარდი და საინტერესო სფეროა? და რატომ მუშაობს საქართველოს ბანკი აქტიურად?

ირაკლი გოგოტიშვილი: მონაცემები გახლავთ ხელოვნური ინტელექტის როგორც საშენი მასალა, ისე საწვავი. მათი ხარისხი, დამუშავების ტექნოლოგია და მიღებულ გადაწყვეტათა სერვისად ქცევა წარმატების გარდაუვალი წინაპირობაა თანამედროვე სამყაროში. მონაცემთა მეცნიერება ერთ-ერთი საკვანძო დარგია, რომელიც მოწოდებულია, მონაცემები მასშტაბურად და ოპტიმალურად აქციოს ცოდნად. ეს ცოდნა კი გამოყენებული იქნება ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილ სისტემებში და ხელს შეუწყობს ადამიანს, გაცილებით ეფექტურად წარმართოს საქმე.

M: Data Challenge-ის ფარგლებში რას სწავლობენ მონაწილეები და რა დადებითი მხარეები აქვს მას?

ირაკლი გოგოტიშვილი: მონაწილეები სწავლობენ მონაცემთა პროდუქტის შექმნას ეფექტურობის გადმოსახედიდან. შესაძლოა ერთი გადაწყვეტა მეორეს სჯობდეს პროგნოზირების ან შეცნობის ხარისხით, თუმცა იმდენად ხარჯიანი იყოს მისი დანერგვა, რომ ვერ გადაწონოს სარგებელი. ამდენად, გადამწყვეტია მიღებული ამონახსნის ნამდვილ პროცესებში გამოყენებადობა.

პროექტი მონაწილეებს უღვივებს პრაქტიკულ უნარებს, ბიზნეს ეფექტურობის მხრივ მიუდგნენ ამოცანის გადაწყვეტას. ასევე, ხელს უწყობს საქართველოში მონაცემთა თემის (data community) შეკავშირებას და დარგის პოპულარიზებას, რაც მნიშვნელოვანია კომპეტენციათა მასშტაბირებისთვის. ამავდროულად, ეს პლატფორმა ნიჭის გამოვლენასაც ემსახურება და აჩენს შესაძლებლობას, რომ საქართველოს ბანკის ინოვაციურ გუნდში დასაქმდეს ამ სფეროში მოღვაწე ადამიანი, დამწყები იქნება ეს თუ გამოცდილი.

აქვე ისიც აღსანიშნავია, რომ პირველ, მეორე და მესამე ადგილზე გასული მონაწილეები შესაბამის ფულად პრიზსაც იღებენ. პირველი ადგილის მფლობელს — 30 000 ლარი, მეორე ადგილის მფლობელს — 15 000, ხოლო მესამე ადგილის მფლობელს 5 000 ლარი გადაეცემა.

M: ლევან, თქვენ რატომ გაწყვიტეთ პროექტში მონაწილეობის მიღება, რა მიზეზები თუ მიზნები გქონდათ?

ლევან ბეჟანიძე: საქართველოს ბანკის Data Challenge-ში მონაწილეობის მიღებამდე არ მქონდა სარეკომენდაციო სისტემების ალგორითმულ გადაწყვეტებზე მუშაობის არანაირი გამოცდილება, შესაბამისად, ეს ჩემთვის დიდი გამოწვევა იყო. თუმცა, გადავწყვიტე, შესაძლებლობა ხელიდან არ გამეშვა და საკუთარი თავი გამომეცადა.

ასე დავიწყე მუშაობა სარეკომენდაციო სისტემის გადაწყვეტების შექმნაზე, რაც საკმაოდ გრძელვადიანი პროცესი აღმოჩნდა. გადავწყვიტე, ამ მიმართულებით გამოცდილების არ ქონა განსხვავებული მიდგომის გამოყენებით ერთგვარად დამებალანსებინა და ეფექტური გადაწყვეტის სისტემა არა მხოლოდ ერთ კონკრეტულ მიმართულებაზე, არამედ ჩემ მიერ სხვადასხვა სფეროში მიღებულ გამოცდილებებზე დაფუძნებით შემექმნა.

M: საბოლოოდ რა მოგცათ Data Challenge-მა, როგორც კვალიფიკაციის გაზრდის, ისე ახალი შესაძლებლობების კუთხით?

ლევან ბეჟანიძე: კონკურსში მონაწილეობის შედეგად, შევიძინე ახალი ცოდნა და გამოცდილება. მენტორებთან ერთად ბევრს ვმუშაობდი იმისათვის, რომ არა მხოლოდ შემექმნა ახალი გადაწყვეტა, არამედ გამეგო უფრო მეტი ამ სისტემების შესახებ.

შედეგად, გავერკვიე ახალ ტექნოლოგიებში, გავიგე, როგორ გამომეყენებინა სარეკომენდაციო სისტემებში აქამდე ჩემთვის უკვე კარგად ნაცნობი სისტემები და ტექნოლოგიური გადაწყვეტები.

ჩემთვის სრულიად მოულოდნელი იყო, როდესაც კონკურსის დასრულების შემდეგ საქართველოს ბანკისგან მივიღე შემოთავაზება, გავმხდარიყავი მათი გუნდის წევრი. ბევრი არც მიფიქრია, მაშინვე დავთანხმდი შემოთავაზებას. შესაბამისად, უკვე ხუთი თვეა, რაც მონაცემთა მეცნიერის ამპლუაში არაფინანსური შეთავაზებების გუნდის წევრი ვარ.

აქვე აღვნიშნავ, რომ Data Challenge არის შესაძლებლობა. მონაცემთა მეცნიერებით დაინტერესებული ახალგაზრდებისთვის, გამოავლინონ საკუთარი პოტენციალი, საკუთარ თავში აღმოაჩინონ ახალი უნარები, შეიძინონ ახალი კავშირები და თუნდაც, გახდნენ საქართველოს ბანკის გუნდის წევრები.

შესაბამისად, ყველას, ვისაც ჯერ კიდევ არ გადაუწყვეტია Data Challenge-ში მონაწილეობის მიღება, ვურჩევ, არ შეუშინდნენ გამოწვევას, ირწმუნონ საკუთარი თავის და სრულად გამოავლინონ საკუთარი პოტენციალი.  რადგან, შესაძლებლობები უსაზღვროა, თუმცა, ამ შესაძლებლობების გამოყენებას და სრულად ათვისებას, სიახლეებისა და ახალი გამოწვევების შიში უშლის ხელს.