Je voudrais vous laisser entrer dans un secret : quand les gens disent » Il y en a deux, et si les entreprises ne comprennent pas la différence, elles peuvent expérimenter un monde de problèmes. Machine à apprendre Une histoire de deux apprentissages automatiques Imaginez d'embaucher un chef pour vous construire un four ou un ingénieur électrique pour faire du pain pour vous.Quand il s'agit de l'apprentissage automatique, c'est le genre d'erreur que je vois les entreprises faire encore et encore. Si vous ouvrez une boulangerie, il est une bonne idée d'embaucher un boulanger expérimenté bien informé dans les nuances de la fabrication de pain et de pâtisserie délicieux. Vous voudriez également un four. Bien qu'il s'agisse d'un outil critique, je parie que vous ne chargeriez pas votre chef de pâtisserie de haut niveau avec la tâche de savoir comment construire ce four; alors pourquoi votre entreprise se concentre-t-elle sur l'équivalent pour l'apprentissage automatique? Êtes-vous dans l’activité de faire du pain ou de faire des fours ? Malheureusement, trop de projets d’apprentissage automatique échouent parce que l’équipe ne sait pas s’ils devraient construire le four, la recette ou le pain. Recherche Machine Learning Ce qu’ils ne vous disent pas, c’est que tous ces cours d’apprentissage automatique et ces manuels traitent de la façon de construire des fours (et des micro-ondes, des blenders, des toastes, des chaudières... la cuisinière!) à partir de zéro, pas de la façon de cuisiner des choses et d’innover avec des recettes. Si vous construisez des algorithmes d'apprentissage automatique, votre objectif est d'utiliser des outils à usage général pour d'autres. (appareils de cuisine, si vous préférez l'analogie.) Il est généralement utilisé dans des endroits comme ou . machine learning research Académie Google à En ce qui concerne l’apprentissage automatique, de nombreuses organisations sont dans la mauvaise affaire. En ce qui concerne l’apprentissage automatique, de nombreuses organisations sont dans la mauvaise affaire. Vous avez besoin de beaucoup d'éducation pour être dans cette ligne de travail, car il y a une longue histoire ici. ont été autour pendant des siècles. Par exemple, la méthode des plus petits carrés pour la régression, était Croyez-moi, l’humanité a parcouru un long chemin en 200 ans. Algoritmes Publié en 1805 Aujourd'hui, il y a quelques appareils assez sophistiqués... comment allez-vous construire un meilleur micro-ondes si vous ne savez pas comment cela fonctionne? Bien sûr, vous avez besoin de toute cette étude immersive! Devenir un chercheur prend des années et il y a une bonne raison que le cours 101 commence avec les bases du calcul. Apprentissage machine appliqué La plupart des entreprises veulent juste cuisiner - pour résoudre leurs problèmes d'affaires.Ils n'ont pas d'intérêt à vendre des micro-ondes, et pourtant font souvent l'erreur d'essayer de construire ces appareils à partir de zéro.Il est difficile de les blâmer - le cycle actuel de l'hype et de l'éducation se concentre principalement sur la recherche, plutôt que sur l'application. Si vous innovez avec des recettes, ne réinventez pas la roue. Ces micro-ondes existent déjà. Et si la mise en place de votre propre cuisine d'apprentissage automatique ressemble à une tâche, les fournisseurs comme Utilisez le vôtre, complète avec , à et . Beaucoup de lieux Plateforme Google Cloud Appareils Ingrédients Livres de recettes Si vous innovez dans la cuisine, ne réinventez pas la roue. Si vous innovez dans la cuisine, ne réinventez pas la roue. Pour la plupart Votre équipe n’a pas besoin de comprendre Mais il y a beaucoup de choses que vous devez savoir si vous prévoyez d'exécuter une cuisine à l'échelle industrielle, tout, de la cuisson de vos ingrédients à vérifier que vos plats sont bons avant de les servir. Les applications Mathématiques de la rétropropagation dans les réseaux neuronaux Quelle est la bonne équipe à embaucher dépend de votre réponse. Crashing and burning avec machine learning Malheureusement, je vois beaucoup d’entreprises qui ne parviennent pas à obtenir de la valeur de l’apprentissage automatique parce qu’elles ne réalisent pas que le côté appliqué est une discipline très différente du côté de la recherche sur les algorithmes. Si cela fonctionne, c’est parce que vous avez eu de la chance et que vous avez accidentellement embauché un ingénieur qui est un grand chef. leaders try to start their kitchens by hiring those folks who’ve been building microwave parts their whole lives but have never cooked a thing. Mais généralement, vous n’avez pas de chance.Il n’y a que tant d’heures dans une vie, et si vous les passez à apprendre comment un micro-ondes est câblé, vous avez moins à consacrer à maîtriser l’art de la pâtisserie ou des affaires. Où – et quand! – votre chercheur en intelligence artificielle formé en doctorat aurait-il acquis les compétences nécessaires pour l’apprentissage appliqué ? Si vous essayez de démarrer un restaurant en embauchant des gens qui ont construit des pièces à micro-ondes toute leur vie mais n’ont jamais cuisiné une chose... qu’est-ce qui pourrait aller mal? Qui devriez-vous embaucher à la place? Tout comme dans une cuisine industrielle, vous avez besoin d'une équipe interdisciplinaire avec un leadership qui comprend cet espace. Recruter la bonne équipe pour le travail Si vous vendez des appareils de pointe, embauchez des chercheurs.Si vous innovez dans les recettes pour vendre des aliments à l'échelle, vous avez besoin de gens qui comprennent ce qui vaut la peine de cuisiner / quels sont les objectifs ( Les personnes qui comprennent les fournisseurs et les clients ( , les personnes qui peuvent traiter les ingrédients à l'échelle ( ), les personnes qui peuvent essayer de nombreuses combinaisons d'ingrédients et d'appareils différents rapidement pour générer des recettes potentielles ( ), les personnes qui peuvent vérifier que la qualité de la recette est suffisamment bonne pour servir ( ), les personnes qui transforment une recette potentielle en millions de plats servi efficacement ( ), les personnes qui maintiennent l'équipe interdisciplinaire sur la voie ( ), et les gens qui veillent à ce que vos plats restent au top, même si le camion de livraison vous apporte une tonne de pommes de terre au lieu du riz que vous avez commandé ( ) de Les décideurs et les gestionnaires de produits Experts du domaine et scientifiques sociaux Ingénieurs et analystes de données Ingénieurs ML appliqués statisticiens Ingénieurs logiciels Gestionnaire de projet/programme Ingénieurs de fiabilité statisticiens Bien que ceux-ci n'aient pas besoin d'être des individus distincts, assurez-vous d'avoir chacun des rôles couverts.Et avant de me jeter votre tomate pourrie pour fournir une telle caricature incomplète, j'admettrai librement qu'il y a beaucoup plus à dire sur l'embauche pour l'apprentissage automatique appliqué. . Cette une En parlant d'externalisation, si votre équipe a essayé tous les outils existants et ne peut pas faire une recette qui répond à vos objectifs commerciaux, il est logique de penser à ajouter des compétences dans la construction d'appareils ( Que vous embauchiez ou non cette personne à votre personnel permanent ou que vous externalisiez le travail à une entreprise de recherche d'algorithmes expérimentée dépend de l'ampleur et de la maturité de votre opération. chercheur Une autre raison de se connecter avec les chercheurs est que votre prototype est si réussi que l'utilisation d'appareils personnalisés a du sens à l'échelle massive que vous avez de la chance d'opérer. L’intelligence décisionnelle Ils ne possèdent pas le fait qu'il y a vraiment deux apprentissages automatiques ici, et donc le monde est en train de former les gens à construire tous ces algorithmes, mais pas à les utiliser. Nous avons créé une nouvelle discipline pour couvrir le côté appliqué et nous avons déjà formé plus de 15 000 membres du personnel. , et couvre tous les aspects appliqués de l'apprentissage automatique et de la science des données. decision intelligence engineering En d'autres termes, si la recherche sur l'apprentissage automatique est la construction de micro-ondes et l'apprentissage automatique appliqué est l'utilisation de micro-ondes, Utilisez des micro-ondes en toute sécurité pour atteindre vos objectifs et utilisez autre chose lorsque vous n’avez pas besoin d’un micro-ondes. Décision intelligence ingénierie Good luck and have fun! Bonne chance et amusez-vous ! Quand il s’agit d’apprentissage automatique appliqué, la partie la plus difficile est de savoir ce que vous voulez cuisiner et comment vous prévoyez de le vérifier avant de le servir à vos clients. . N’oubliez pas de le faire En ce qui concerne le reste, résoudre des problèmes d'affaires avec l'apprentissage automatique est beaucoup plus facile que la plupart des gens ne le pensent. Ces cuisines éblouissantes vous attendent pour venir jouer en eux. Plongez comme vous le feriez dans une vraie cuisine. Commencez à teincre! Chaque fois que je rencontre quelqu'un qui pense qu'ils ont besoin de suivre un cours d'algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique - ou, bien! un degré entier - afin de commencer, je ne peux que les imaginer refuser d'utiliser des micro-ondes jusqu'à ce qu'ils en aient construit un eux-mêmes. Ne tombez pas sur le mensonge qui dit que vous avez besoin d'un doctorat pour faire des choses Bonne chance et amusez-vous ! Créativité humaine
