Drie jaar geleden begon ik mijn afstudeeropdracht. Voor mij als data scientist klonk dat niet al te ingewikkeld: ontwikkel een GAN (Generative Adversarial Network) for Tabular Data. Dat is een ingewikkelde manier om te zeggen dat je twee neurale netwerken traint om nieuwe data te generen. Dit klinkt misschien nog steeds ingewikkeld, daarom heb ik onderaan de pagina een GAN voor Dummies gemaakt met meer uitleg.
Sophie Ten Voorde
Lead Data Scientist uit het wijze oosten
Sophie kent het verschil tussen gebakken lucht en baklucht. Van het eerste moet ze niets hebben, ze spreekt liever klare taal. Collega’s en klanten prijzen haar communicatietalent. Ze heeft de gave zaken superhelder te formuleren en voelt feilloos aan wat de vraag achter de vraag is.
Als ze zomaar een maand vrij zou krijgen, komt de baklucht in beeld. Sophie kookt en bakt graag in haar vrije tijd. Het liefst stort ze zich op de meer ingewikkelde recepten uit de Italiaanse of Japanse keuken. Dat zie je vaak bij slimme mensen, die lopen ook in de keuken niet weg van een uitdaging.
Sophie begon bij ons als werkstudent. Met haar afstudeeropdracht over het inzetten van Generative Adversarial Networks voor privacy doeleinden sloot ze haar universiteitsstudie met twee negens glansrijk af. En bleef daarna aan boord bij Whayle. Daarop zijn we supertrots.
Sophie's insights