Иднината ја гледа дома и желба ѝ е да придонесе кон создавање средина која ќе ги поддржува талентите, ќе ги негува иновациите и технологијата
Милена Трајаноска доби награда за најдобар студент на УКИМ. Вели дека таа награда ѝ е значајна бидејќи претставува потсетник дека со голема желба, одлучност и добра работна навика може да се постигнат одлични резултати. Таа е кулминација на годините исполнети со труд, посветеност кон науката и упорност на патот кон академска извонредност.
Иднината ја гледа дома и желба ѝ е да придонесе кон создавање средина која ќе ги поддржува талентите, ќе ги негува иновациите и технологијата.
- Ова е една од причините што одлучив да ја продолжам мојата кариера во образованието за да бидам дел од луѓето што ќе им овозможат на идните таленти подобро место за развивање и поддршка. Од друга страна, иако имам понуди за работа од корпорации од странство, најчесто избирам да работам за македонски стартап-компании, помагајќи да се развие ИТ-индустријата кај нас - истакнува Милена.
Баланс меѓу обврските од факултет и приватниот живот
Низ текот на целиот образовен процес е одличен ученик, првенец на генерација во основно и средно образование, а сега и на ФИНКИ. Учествувала на многу натпревари, најчесто од областа на математиката и природните науки и има добиено многу награди на државни и меѓународни натпревари. Сака постојано да учи нови работи и да запознава луѓе со слични интереси.
- Оценките и наградите си доаѓаа сами по себе. Во врска со студирањето на ФИНКИ, морам да признам дека долго време бев во дилема дали да се запишам на ФИНКИ или на Медицински факултет. Иако двете струки се дијаметрално различни, она што ме насочи кон компјутерските науки беше прво мојот голем интерес кон математиката и управувањето со компјутерските системи. Од друга страна, отсекогаш бев фасцинирана од човековата интелигенција, начинот на функционирање на нервниот систем и неговата комплексност. Од таа причина се појави желбата за студирање медицина, но најдов спој меѓу двете струки во истражување и изучување на вештачката интелигенција. Оттука дојде мојот избор за студирање на ФИНКИ бидејќи имав можност да ги спојам двете работи што ме интересираа преку градење системи од вештачка интелигенција кои се математички поддржани и имаат цел да го симулираат човековото однесување - споделува Милена.
Најголеми предизвик при студирањето ѝ било постигнувањето баланс помеѓу обврските од факултет и приватниот живот.
- Јас како голем ентузијаст и амбициозен студент се посветив и на практична работа, како и истражување. За време на студиите работев полно работно време како инженер за машинско учење (област од вештачка интелигенција) што беше дополнителен предизвик да се изменаџира сето тоа. Меѓутоа, успеав да поставам добар систем за организација на времето и да напредувам и лично и професионално истовремено. Главните фактори што ме водеа кон постигнување врвни резултати, пред сѐ, беа мојата огромна љубов кон областа што ја избрав, желбата да учам нови работи и мојата љубопитност да истражувам. Компјутерските науки и инженерството напредуваат со голема брзина, па за да бидете во тек со најновите трендови, мора постојано да учите. Приказната немаше да биде целосна да не бев опкружена со амбициозни луѓе на факултетот, ментори кои се експерти во својата област и кои вложија голем труд да ми помогнат на мојот академски пат - дополнува нашата соговорничка.
Најмногу знаење добила од работа на истражувачки проекти
Оценките не ѝ биле важни, во фокус ѝ било да научи најмногу што може, да стане одличен инженер и експерт во вештачка интелигенција. Имала просек 9,90 на додипломски студии, сите предмети ги положила на колоквиуми. Често чита и учи надвор од материјалите за предавање, прави практични проекти на своја иницијатива, но и учествува во научни истражувања.
- Можам да кажам дека најмногу знаење добив од работата на истражувачки проекти на факултетот под менторство на професорите и во соработка со други светски универзитети. Ваквите истражувања се незадолжителни за студентите, но би му препорачала на секој студент што сака да разбере како работат нештата подлабоко, активно да се вклучува во вакви проекти и да учи од експерти во полето. Секако, и моето паралелно работење во индустријата придонесе кон разбирање на практичните работи, но брзиот напредок немаше да биде возможен без основата добиена од факултет. Кога навистина го сакате она што го учите и работите, воопшто не е тешко да постигнете одлични резултати. Јасно е дека изучувањето на инженерска дисциплина бара многу труд, посветеност и понекогаш откажување на плановите со друштвото. Но, тежината од правењето вакви жртви е занемарлива во споредба со задоволството што може да го добиете ако го работите тоа што ве прави среќни.
За време на студиите најмногу се посветив на изучување на вештачката интелигенција, особено на истражување на нејзината примена во областите на здравството, медицинската дијагностика, еколошкото управување со корпорациите и примени во бизнис-секторот за скалирање на процесите. Посебно се фокусирав на областа на процесирање на природните јазици, која во моментов бележи огромен раст поради пристапноста на ваквите модели како „Чет-ГПТ“ за обичниот човек кој не е технички поткован - нѐ информира таа.
Во моментов е демонстратор на ФИНКИ
Работела речиси две години во индустрија како инженер за машинско учење, градела системи од областа на процесирање на природните јазици, како и компјутерска визија.
- Најинтересниот дел од работата, покрај самото моделирање на проблемите, ми беше градењето на архитектурата на системите, оптимизацијата да можат да работат со голем број корисници, но притоа да не трошат многу ресурси. Скоро се одлучив за промена во професијата, во моментов сум демонстратор на ФИНКИ, држам аудиториски вежби. Исто така, се запишав на магистерски студии со цел да продолжам да учам и да се подобрувам. Поради тоа што ја знам вредноста на тоа да се има добар ментор во текот на образованието, се одлучив на ваков чекор за да можам да им помогнам на идните генерации така што ќе им го пренесам моето знаење и искуство во областите во кои имам работено и со надеж дека ќе ги мотивирам да бидат успешни и да работат на себе - споделува Милена.
На прашањето какви промени би сакала да иницира во областа во која работи, имено машинското учење, вели дека е потребна голема посветеност за правилно да се имплементираат системите. Она што недостига во индустријата е фокус на самите исходи од примена на вештачката интелигенција.
-Ваквите системи најчесто имаат голем импакт врз бизнисите или општеството како целина. Во најголемиот дел од корпорациите не се посветува внимание на многу важни аспекти од вештачката интелигенција, како етичките принципи, пристрасноста при креирање на моделите и податоците, методите за генерализација, приватноста и безбедноста на податоците, континуираното учење и подобрување на моделите. Она што ми беше цел да го направам секаде каде што сум работела досега е поставување добри процеси кои ги вклучуваат сите овие аспекти и соодветно нивно менаџирање - истакнува Милена.
Фото: приватна архива