Posted on Feb. 27, 2022, 11:24 a.m.
Tokopedia dan Gojek berhasil menggelar konferensi di bidang sains data dengan menghadirkan praktisi AI yang handal dari berbagai penjuru dunia. Acara ini diselenggarakan secara daring selama dua hari, yaitu pada tanggal 25-26 Februari 2022. Peserta yang ikut didominasi oleh orang-orang yang memiliki ketertarikan ataupun praktisi muda di bidang AI maupun sains data. Tak mengherankan, banyak yang mendaftar dan memberikan atensi terhadap rangkaian acara ini. Berikut adalah ulasan singkat dari tiap sesi.
Pada series pertama pada 25 Februari 2022 pukul 09.00 WIB, acara dibuka dengan sambutan dari Andre Soelistyo selaku CEO GoTo Group dan GoTo Financial serta Kevin Aluwi selaku CEO dari Gojek. Setelah sambutan dan peresmian dimulainya konferensi, acara dilanjutkan ke sesi utama yang bernarasumberkan Nicolas Charpados selaku CEO dari ServiceNow dan Gauvar Khanna selaku moderator dengan mengusung topik "Beyond Correlation Machines". Dalam presentasinya, narasumber menjelaskan bagaimana machine learning telah menggantikan algoritma correlation dalam proses bisnis yang menyangkut dengan prediksi dan decision support. Selain itu, pembahasan terkait causation dan inference juga menjadi perhatian. Secara umum stage dalam causation terbagi menjadi tiga yaitu, association/observing, intervention, dan counterfactuals. Nantinya, causal inference dapat membantu kita untuk membuat unbiased predictions dari data observasi serta causal discovery dapat membantu dalam menyimpulkan causal structure dari suatu data.
Sedangkan pada series kedua pada 26 Februari 2022 pada pukul 13.30 WIB, Catherine Hindra Sutjahyo selaku Chief Food Officer dari Gojek memberikan welcoming speech dilanjutkan Herman Widjaja CTO dari Tokopedia memberikan remarks terkait penerapan AI dalam dunia industri terkhususnya di Tokopedia. Setelah sesi sambutan di hari kedua selesai, acara dilanjutkan dengan presentasi dari beberapa narasumber yang mengusung topik "Taking Data Science to New Heights with Communities and Industries". Dimulai dari Richa Tibarewal dari She Loves Data mengungkapkan bahwa tujuan dari organisasi yang didirikan yaitu mendorong wanita untuk di sains data sebagai komunitas/organisasi. Lalu, Sengmeng sebagai Co-Founder dari AI Professionals Association (aip.org.sg) mengatakan bahwa tujuan dari industri yang digelutinya yaitu membentuk asosiasi praktisi AI untuk memenuhi kebutuhan enterprise bagi AI/ML engineer, kebutuhan pemerintah, dan standardisasi kebutuhan akan praktik AI/ML engineering. Nabil Badjri dari Data Science Indonesia (DSI) mengatakan bahwa DSI merupakan suatu platform yang digunakan untuk inovasi sosial dengan misi membentuk ekosistem kolaboratif dengan data technology solver guna perbaikan kesejahteraan sosial di Indonesia. Sesi dengan topik pertama diakhiri dengan sesi diskusi bersama dengan moderator Alamsyah Hanza (Data Scientist di GoFood) dan beberapa panelis yaitu Dita Amaliya (DSI), Fiona Pan (Tokopedia), Quinn Pham (She Loves Data), Sengmeng Koo (AI Professionals), dan Syafri Bahar (Gojek). Dari diskusi tersebut dapat diambil simpulan utama bahwa terjadi pergeseran tren di data baik dari sisi perusahaan dan talenta AI yang diharapkan mampu memenuhi kebutuhan industri yang bukan hanya secara teknis saja tetapi juga terkait pengetahuan problem solving dalam dunia bisnis secara umum.
Sesi kedua dilanjutkan dengan membahas terkait topik "Dynamic Pricing for Ad Inventories" yang disampaikan oleh Priyanshu Jain selaku Senior Data Scientist di Gojek. Dalam paparannya, ide pembahasannya yaitu sistem mampu memberikan harga yang dinamis untuk merchant dalam saat mengiklankan tokonya di aplikasi Gojek. Hal ini disebabkan oleh terjadinya traffic yang fluktuatif misalnya saat jam makan atau pada waktu tertentu lainnya. Solusi untuk menyelesaikan problem ini adalah dengan Forecasted Inventory Supply dan Merchants Price Sensitivity. Solusi-solusi tersebut dapat menggunakan pendekatan model one-shot reinforcement learning dan contextual bandit. Namun, tidak dapat dipungkiri bahwa masih ada limitasi terkait dengan sparse data, periode training yang lama, revenue loss, serta perubahan tren.
Sesi ketiga membahas mengenai "Food Discovery at Gojek" yang dibawakan oleh Nitin Hardeniya. Pembicara mengungkapkan bahwa tujuan dari food discovery adalah memberikan rekomendasi makanan yang relevan dan terpersonalisasi kepada user dengan memanfaatkan pull paradigm dan push paradigm dengan output akhir mampu melakukan deteksi intent dari kueri user.
Sesi keempat ini bernarasumberkan Gaurav Khanna dan Dian Ayuningtyas dari Tokopedia dengan topik "Personalizing Our Customers’ Browsing Experience". Dalam presentasinya, Tokopedia memanfaatkan sequential learning untuk membuat model dalam menentukan item sesuai preferensi user. Arsitektur model yang diimplementasikan berbasis Transformer encoder untuk melakukan prediksi kategori yang akan dilihat berikutnya dengan input terdiri dari tiga jenis, yaitu embedding layer (teks), action layer (apa yang user klik dan lihat), dan item features layer.
Sesi kelima diisi oleh Hendra dari GoTo Financial dengan topik bahasan "Real-time Content Moderation". Dalam paparannya, tools yang dimanfaatkan adalah INCA (Inappropriate Content Auditor). INCA merupakan tools berbasis machine learning untuk melakukan moderasi konten berdasarkan gambar dan teks.
Sesi terakhir ini bernarasumberkan Nando de Freitas dari DeepMind dengan topik bahasan "What’s Next in AI". Dalam paparannya, DeepMind berhasil membuat tools AlphaCode yang mana komputer dapat menulis kode sendiri untuk menyelesaikan problem competitive programming (CP). Ide untuk mengembangkan tools ini yaitu terkait language understanding, sebagai general benchmark, membuat tools untuk problem solving, serta domain riset yang termasuk ke dalam topik advance AI. Pendekatan yang digunakan yaitu dengan pre-training model (transformer language model) dengan open data dan dilakukan fine-tuning agar bisa menyelesaikan problem di bidang CP. Dari scale sampling yang besar diperoleh solusi potensial dalam bahasa C++, Java, dan Python. Nando melakukan demonstrasi modelnya, di mana diberikan sebuah problem statement untuk competitive programming, lalu transformer akan melakukan generate kode secara otomatis.
Adapun rekaman konferensi dapat diakses di link berikut.
Hari pertama: https://youtu.be/_x9Ccmh-Gvk
Hari kedua: https://youtu.be/0sElXYUQ-wI
uncategorized
