मैं आपको एक रहस्य में जाने देना चाहता हूं: जब लोग कहते हैं ' ’ ऐसा लगता है कि यहां केवल एक अनुशासन है. दो हैं, और यदि निश्चित रूप से अंतर नहीं समझते हैं, तो वे समस्याओं की एक दुनिया का अनुभव कर सकते हैं। मशीन सीखना दो मशीन सीखने की कहानी कल्पना कीजिए कि आप के लिए एक ओवन बनाने के लिए एक चेक या आपके लिए रोटी पकाने के लिए एक इलेक्ट्रिक इंजीनियर को किराए पर ले जाएं. जब मशीन सीखने की बात आती है, तो यह ऐसी गलती है जो मैं कंपनियों को बार-बार करते देखता हूं। यदि आप एक बेकरी खोल रहे हैं, तो यह एक अनुभवी बेकर को किराए पर लेने का एक शानदार विचार है जो स्वादिष्ट रोटी और पेस्ट्री बनाने के विन्यासों में अच्छी तरह से परिचित है. आप एक ओवन भी चाहते हैं. हालांकि यह एक महत्वपूर्ण उपकरण है, मैं शर्त लगाता हूं कि आप उस ओवन को बनाने के तरीके को जानने के कार्य के साथ अपने शीर्ष पेस्ट्री शेफ को चार्ज नहीं करेंगे; तो आपकी कंपनी मशीन सीखने के बराबर पर ध्यान केंद्रित क्यों करती है? क्या आप रोटी बनाने के व्यवसाय में हैं या ओवन बनाने में हैं? दुर्भाग्य से, बहुत से मशीन लर्निंग परियोजनाएं विफल हो जाती हैं क्योंकि टीम को नहीं पता कि वे ओवन, नुस्खा या रोटी बनाने के लिए हैं या नहीं। मशीन सीखने अनुसंधान वे आपको यह नहीं बताते हैं कि उन सभी मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों और पाठ्यपुस्तकों के बारे में है कि चीजों को खाना पकाने और नुस्खे के साथ नवाचार कैसे करें (और माइक्रोवेव, ब्लेंडर, टॉस्टर, केटल्स ... रसोई डिश! यदि आप मशीन सीखने के एल्गोरिथ्म का निर्माण करते हैं, तो आपका ध्यान दूसरों के लिए उपयोग करने के लिए सामान्य उद्देश्य के उपकरणों पर केंद्रित होता है। और यह आमतौर पर ऐसे स्थानों से किया जाता है जैसे या . machine learning research अकादमी Google के जब मशीन सीखने की बात आती है, तो कई संगठन गलत व्यवसाय में हैं। जब मशीन सीखने की बात आती है, तो कई संगठन गलत व्यवसाय में हैं। आपको इस लाइन में काम करने के लिए काफी शिक्षा की आवश्यकता है, क्योंकि यहां एक लंबी इतिहास है। उदाहरण के लिए, पुनरावृत्ति के लिए कम से कम वर्गों का विधि, मुझे विश्वास करो, मानवता ने 200 वर्षों में एक लंबी यात्रा की है। एल्गोरिदम 1805 में प्रकाशित आज, वहां कुछ काफी परिष्कृत उपकरण हैं ... आप एक बेहतर माइक्रोवेव कैसे बनाएंगे यदि आप नहीं जानते कि यह कैसे काम करता है? निश्चित रूप से आपको उस सभी immersive अध्ययन की आवश्यकता है! एक शोधकर्ता बनने में वर्षों लगते हैं और एक अच्छा कारण है कि 101 पाठ्यक्रम गणना के मूल्यों के साथ शुरू होता है। लागू मशीन सीखने अधिकांश व्यवसाय केवल खाना पकाना चाहते हैं - अपने व्यवसाय की समस्याओं को हल करने के लिए. उनके पास माइक्रोवेव बेचने में कोई रुचि नहीं है, और फिर भी अक्सर उन उपकरणों को शून्य से बनाने की कोशिश करने की गलती करते हैं. उन्हें दोष देना मुश्किल है - वर्तमान हाईप और शिक्षा चक्र मुख्य रूप से अनुप्रयोग के बजाय अनुसंधान पर केंद्रित है। यदि आप नुस्खे के साथ नवाचार कर रहे हैं, तो व्हील को फिर से आविष्कार न करें. ये माइक्रोवेव पहले से ही मौजूद हैं. आप उन्हें मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं और यदि अपने स्वयं के मशीन सीखने की रसोई की स्थापना एक काम की तरह लगती है, तो प्रदाता जैसे अपने आप का उपयोग करें, पूरी तरह से , और . कई जगह Google क्लाउड प्लेटफॉर्म उपकरणों सामग्री नुस्खे की किताबें यदि आप रसोई में नवाचार कर रहे हैं, तो व्हील को फिर से आविष्कार न करें। यदि आप रसोई में नवाचार कर रहे हैं, तो व्हील को फिर से आविष्कार न करें। ज्यादातर के लिए , आपकी टीम को समझने की आवश्यकता नहीं है हालांकि, बहुत कुछ है कि आप जानने की जरूरत है यदि आप एक औद्योगिक पैमाने पर रसोईघर चलाने की योजना बना रहे हैं, सब कुछ अपने सामग्री को कुर्सी करने से पहले यह जांचने के लिए कि आपके व्यंजन अच्छे हैं। अनुप्रयोग तंत्रिका नेटवर्क में बैकप्रोपागेशन के गणित आप इनमें से कौन सा बेच रहे हैं? किराए पर लेने के लिए सही टीम आपकी प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है। मशीन सीखने के साथ दुर्घटनाग्रस्त और जलना दुर्भाग्य से, मैं देखता हूं कि कई व्यवसाय मशीन सीखने से मूल्य प्राप्त नहीं करते हैं क्योंकि वे महसूस नहीं करते हैं कि लागू पक्ष एल्गोरिदम अनुसंधान पक्ष से बहुत अलग अनुशासन है। यदि यह काम करता है, तो यह इसलिए है क्योंकि आप भाग्यशाली हैं और गलती से एक इंजीनियर को किराए पर ले गए हैं जो एक महान शेफ है। 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. लेकिन आमतौर पर आप भाग्यशाली नहीं हैं. एक जीवन में केवल इतने घंटे हैं, और यदि आप उन्हें सीखने के लिए खर्च करते हैं कि माइक्रोवेव कैसे वायरल किया जाता है, तो आपके पास पेस्ट्री या व्यवसाय की कला को मास्टर करने के लिए समर्पित करने के लिए कम समय है. जहां - और कब! - आपके पीएचडी प्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ता ने अनुप्रयोगित मशीन सीखने के लिए आवश्यक कौशल हासिल किए हैं? यदि आप उन लोगों को किराए पर रखकर एक रेस्तरां शुरू करने की कोशिश करते हैं जो अपने पूरे जीवन में माइक्रोवेव भागों का निर्माण कर रहे हैं लेकिन कभी भी कुछ नहीं पकाते हैं ... क्या गलत हो सकता है? आपको इसके बजाय किसे किराए पर लेना चाहिए? एक औद्योगिक रसोईघर की तरह, आपको इस स्थान को समझने वाले नेतृत्व के साथ एक अंतःविषय टीम की आवश्यकता होती है। नौकरी के लिए सही टीम की भर्ती यदि आप बड़े पैमाने पर भोजन बेचने के लिए नुस्खे में नवाचार कर रहे हैं, तो आपको ऐसे लोगों की आवश्यकता है जो यह समझ सकें कि खाना पकाने के लायक क्या है / लक्ष्य क्या हैं ( , जो लोग आपूर्तिकर्ताओं और ग्राहकों को समझते हैं ( , लोग जो सामग्री को पैमाने पर संसाधित कर सकते हैं ( , लोग जो संभावित व्यंजनों को उत्पन्न करने के लिए कई अलग-अलग सामग्री-उपयोग संयोजनों का प्रयास कर सकते हैं ( ), जो लोग जांच कर सकते हैं कि नुस्खा की गुणवत्ता सेवा करने के लिए पर्याप्त अच्छी है ( , लोग जो एक संभावित नुस्खा को लाखों व्यंजनों में बदलते हैं, प्रभावी ढंग से सेवा करते हैं ( , जो लोग अंतर-विषय टीम को ट्रैक पर रखते हैं ( ), और लोग जो सुनिश्चित करते हैं कि आपके व्यंजन शीर्ष स्तर पर रहें, भले ही डिलीवरी ट्रक आपको ऑर्डर किए गए चावल के बजाय एक टन आलू लाता है ( ) निर्णय लेने वाले और उत्पाद प्रबंधकों डोमेन विशेषज्ञ और सामाजिक वैज्ञानिकों डेटा इंजीनियर और विश्लेषक लागू एमएल इंजीनियरों सांख्यिकी सॉफ्टवेयर इंजीनियर परियोजना / प्रोग्राम प्रबंधक विश्वसनीय इंजीनियर सांख्यिकी हालांकि ये अलग-अलग व्यक्ति नहीं होना चाहिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास प्रत्येक भूमिका को कवर किया गया है. और इससे पहले कि आप इस तरह के एक अपूर्ण कार्टिगर प्रदान करने के लिए मुझ पर अपने गंदे टमाटर को फेंक दें, मैं स्वतंत्र रूप से स्वीकार करूंगा कि एप्लाइड मशीन सीखने के लिए भर्ती के बारे में और भी बहुत कुछ कहना है. मैंने इसे अन्य पोस्टों को outsourced किया है, जिसमें शामिल हैं . इस एक आउटसोर्सिंग के बारे में बात करते हुए, यदि आपकी टीम ने सभी मौजूदा उपकरणों की कोशिश की है और एक नुस्खा नहीं बना सकता है जो आपके व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करता है, तो उपकरणों के निर्माण में कौशल जोड़ने के बारे में सोचना समझ में आता है ( ) चाहे आप उस व्यक्ति को अपने स्थायी कर्मचारियों को किराए पर लेते हैं या नौकरी को एक अनुभवी एल्गोरिथ्म अनुसंधान फर्म को outsourcing करते हैं या नहीं, यह आपके संचालन के पैमाने और परिपक्वता पर निर्भर करता है। अनुसंधान शोधकर्ताओं के साथ जुड़ने का एक और कारण यह है कि आपका प्रोटोटाइप इतना सफल है कि अनुकूलित उपकरणों का उपयोग करना उस बड़े पैमाने पर समझ में आता है जिसमें आप काम करने के लिए भाग्यशाली हैं। निर्णय की बुद्धि विशेषज्ञों को इस बारे में बात करनी चाहिए, लेकिन वे नहीं हैं. वे इस तथ्य के मालिक नहीं हैं कि यहां वास्तव में दो मशीन सीखने हैं, और इसलिए दुनिया इन सभी एल्गोरिदमों को बनाने में लोगों को प्रशिक्षित कर रही है, लेकिन उनका उपयोग नहीं कर रही है. हमने लागू पक्ष को कवर करने के लिए एक नया अनुशासन बनाया है और हमने पहले से ही इसमें 15,000 से अधिक कर्मचारियों को प्रशिक्षित किया है। , और यह मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के सभी लागू पहलुओं को कवर करता है। decision intelligence engineering इसे दूसरे तरीके से कहने के लिए, यदि अनुसंधान मशीन सीखना माइक्रोवेव बनाता है और लागू मशीन सीखना माइक्रोवेव का उपयोग करता है, अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए माइक्रोवेव का सुरक्षित रूप से उपयोग करना है और जब आपको माइक्रोवेव की आवश्यकता नहीं है तो कुछ और का उपयोग करना है। निर्णय इंटेलिजेंस इंजीनियरिंग Good luck and have fun! शुभकामनाएं और मजा लें! जब यह लागू मशीन सीखने की बात आती है, तो सबसे कठिन हिस्सा यह जानना है कि आप क्या खाना बनाना चाहते हैं और आप इसे अपने ग्राहकों को सेवा करने से पहले इसे कैसे जांचने की योजना बनाते हैं। . बस इसे करने के लिए मत भूलना बाकी के लिए, मशीन सीखने के साथ व्यावसायिक समस्याओं को हल करना ज्यादातर लोगों की सोच से बहुत आसान है। उन चमकदार रसोईघरों के लिए आप उनके साथ खेलने के लिए इंतजार कर रहे हैं। एक वास्तविक रसोईघर में की तरह डुबोएं। टिनिंग शुरू करें! हर बार जब मैं किसी ऐसे व्यक्ति से मिलता हूं जो मानता है कि उन्हें पारंपरिक मशीन सीखने एल्गोरिथ्म कोर्स लेने की आवश्यकता है - या, अच्छा है! एक पूरी डिग्री - शुरू करने के लिए, मैं उन्हें माइक्रोवेव का उपयोग करने से इनकार करने की कल्पना नहीं कर सकता जब तक कि वे खुद एक नहीं बनाते हैं। झूठ के लिए गिरो मत कि आपको मशीन सीखने के साथ अद्भुत चीजें करने के लिए एक पी सौभाग्य से और मज़ा! मानव रचनात्मकता
