Kòm souvan ak teknoloji avanse rapid, AI te enspire masiv nan ak Yon pati nan li se merite, — men endistri a se pèmèt atansyon. Soti nan stealth startups lojisyèl nan fintech gigan yo nan enstitisyon piblik, ekip yo ap travay febriye sou estrateji AI yo. Tout sa a rive nan yon kesyon ki enpòtan, enpòtan: FOMO nan Pwodwi Pwoteksyon Men kèk nan yo pa "Kòm nou sèvi ak AI ak machin aprantisaj pou pi bon nan sa nou fè?" "Kòm nou sèvi ak AI ak machin aprantisaj pou pi bon nan sa nou fè?" Pi souvan pase pa, konpayi yo se prepare pou AI. Se poutèt sa yo te anrejistre nan rezilta ki mwens pase-star, oswa ka se pa santral nan kilti yo. Men, senaryo a ki pi komen se ke yo pa janm te bati enfrastrikti a aplike (ak jwi benefis yo nan) ki pi baz algorithms ak operasyon, anpil mwens . not Premye syantis done Done Literatwa Syans done Machin aprantisaj Kòm yon konsiltan syans done / AI, mwen te gen livrezon mesaj sa a yon kantite fwa, espesyalman nan dènye de ane yo. Li difisil yo dwe yon kouvèti mou nan mitan tout eksitasyon sa a sou jaden ou pwòp ou, espesyalman si ou pataje eksitasyon sa a. Epi, ki jan ou di konpayi yo yo pa pare pou AI san yo pa sonje (oswa) elitist - yon mantalye pousantaj pwòp tèt ou? Règleman Isit la se yon eksplike ki rezone pi fò: Think of AI as the top of a Piramide nan bezwen . Yes, self-actualization (AI) is great, but you first need food, water and shelter (data literacy, collection and infrastructure). Piramide nan bezwen Baze bezwen: Èske ou ka kontan? Nan fond la nan piramide a nou gen . Ki done ou bezwen, ak ki sa ki disponib? Si li se yon pwodwi ki apwopriye pou itilizatè, w ap log tout interaksyon itilizatè ki enpòtan? Si li se yon senzor, ki done yo vini nan ak ki jan? Ki jan fasil li yo log yon interaksyon ki pa se pa enstriman anvan? se sa ki fè dènye avanse nan aprantisaj machin posib. data collection Datè Apre sa, ki jan yo fè atravè sistèm la? Èske ou gen yon rezo serye / ETL ? Ki kote ou magazen li, ak ki jan fasil li yo aksè ak analize? te di (pou apeprè yon dekad) ke flux done serye se kle a fè tout bagay ak done. data flow Jiyè Kreps [Side: Mwen te chèche pou yon quote egzak ak te jwenn li nan li ' Mwen renmen logs ’ pwopriyete. Mwen Lè sa a, te observe ke, yon paragraf sou, li se fè sa a egzak Maslow a hierarchi de bezwen konpare, ak yon 'pa vle di evidan an 'te lanse nan li pou yon bon gwosè (gratis Jay!). Konpare ak travay ki gen rapò, mwen te tou pita kouri (h / t Daniel Tunkelang) nan Hillary Mason ak Chris Wiggins a ekselan Post nan sou sa yon syantis done fè. Yon jou de sa, Sean Taylor Prezante pwòp piramide syans done li nan bezwen (ironikman te rele Triangle nan Syans Done Unconjoined) ki, klè, se konplètman diferan. Petèt nou ta dwe kòmanse yon tumblr.] Mwen renmen logs Post nan Prezante Se sèlman lè done yo disponib, ou ka li. Sa a gen ladan la infamous 'dat netwaye', yon aspè sous-evalué nan syans done ki pral objektif nan yon lòt pòsyon. Sa a se lè ou jwenn ke ou manke yon bwason de done, sansè ou se enpòtan, yon chanjman vèsyon te vle di evènman ou yo te retire, ou se malinterprete yon flag - ak ou ale tounen nan asire baz la nan piramide a se solid. explore and transform Yon fwa ou kapab eksplore epi netwaye done yo, ou ka kòmanse bati sa ki tradisyonèlman konsidere kòm BI oswa : definye metrik yo swiv, sezonèlite yo ak sensibilite yo nan diferan faktè. Petèt fè kèk segman itilizatè enpòtan ak wè si yon bagay salpe deyò. Sepandan, depi objektif ou se AI, ou kounye a bati sa ou pral panse kòm Nan etap sa a, ou tou konnen sa ou ta renmen prezante oswa aprann, epi ou ka kòmanse prepare pa kreye etikèt, si ou otomatikman (ki kliyan te fèmen?) oswa ak moun nan bouch la. analytics features training data Sa a se tou lè ou jwenn pi enteresan ak enkyetid - men sa a se tou objektif la nan yon lòt pòs Medium. data stories Oke, mwen ka kontan. Koulye a, ki sa? Nou gen done fòmasyon - asire w ke, kounye a nou ka fè aprantisaj machin? Se poutèt sa, si ou ap eseye prezante enteryèman churn; pa, si rezilta a pral kliyan-fòmasyon. Nou bezwen gen yon (senkman primitif) A / B tès oswa ramo a nan plas, se konsa nou ka deplwaye progressively pou evite dezas ak jwenn yon estime enpòtan nan efè yo nan chanjman an anvan yo afekte tout moun. Sa a se tou tan an apwopriye yo mete yon trè nan plas (pou sistèm rekòmande, sa a ta dwe pou egzanp 'pou pi popilè', Lè sa a, 'pou pi popilè pou segman itilizatè ou' - trè enkyetid men efikas 'stereotyp anvan pèsonalizasyon'). experimentation simple baseline senp heuristik yo surprenantman difisil bat, epi yo pral pèmèt ou debug sistèm nan fen a nan fen san yo pa mistè ML bous nwa ak hipertuned hyperparamètres nan mitan. Sa a se tou poukisa algorithm ki pi renmen mwen nan syans done se divizyon. Nan moman sa a, ou ka deplwaye yon algorithm ML trè senp (tankou regresyon lojistik oswa, si, divizyon), Lè sa a, panse sou sinyal yo ak karakteristik nouvo ki ta ka afekte rezilta ou yo. Weather & census done yo go-tos m 'yo. Epi pa - menm si pwisan ke li se, aprantisaj dyp pa otomatikman fè sa a pou ou. Pran nouvo sinyal (kreyasyon karakteristik, pa enjenyè karakteristik) se sa ki ka amelyore pèfòmans ou pa sal ak limit. Li vo pase yon ti tan isit la, menm si kòm yon syantis done nou enteresan sou ale nan nivo a pwochen nan piramide a. Lè sa a, pran sou AI! Ou te fè li. Ou se enstriman. ETL ou se humming. Done ou se òganize & netwaye. Ou gen tablo a, etikèt ak karakteristik bon. Ou mesye bagay sa yo byen. Ou ka eksperyans chak jou. Ou gen yon algorithm baz ki se debugged fen-a-fin ak kouri nan pwodiksyon - epi ou te chanje li yon douz fwa. Ou se pare. Lè sa a, eseye tout dènye yo ak pi gwo ki gen - soti nan rale pwòp ou a lè l sèvi avèk konpayi ki espesyalize nan aprantisaj machin. Ou ka jwenn kèk gwo amelyorasyon nan pwodiksyon, oswa ou ta ka pa. Pifò ka, ou aprann nouvo metòd, devlope opinyon ak eksperyans pratik ak yo, epi jwenn di kliyan ou ak efò AI ou san yo pa santi tankou yon imp Wait, ki jan ak MVPs, agile, lean ak tout sa yo? Kòm lè bati yon MVP tradisyonèl (pwodwi minimòmman viable), ou kòmanse ak yon ti, seksyon vètikal nan pwodwi ou ak ou fè li travay byen fen-a-fini. Ou ka bati piramide li, Lè sa a, grandi li orizontalman. Pou egzanp, nan Jawbone, nou te kòmanse ak done son ak bati piramide li: enstriman, ETL, netwaye & òganizasyon, etikèt ak definisyon, metrik (ki se mwayèn # nan èdtan moun sove chak nwit? Ki sa ki sou sonje? Ki sa yon sonje?), analize ant segman tout wout la nan ak pwodwi done ki baze sou aprantisaj machin (automatic sleep detection). Nou sa a nan etap, Lè sa a, manje, tan, egzèsis, rezo sosyal & kominikasyon - yon sèl nan yon fwa. Nou pa bati yon enfrastrikti tout-enplike san yo pa janm mete li nan travay end-to-end. The data science hierarchy of needs is not an excuse to build disconnected, over-engineered infrastructure for a year. Istwa done Ekspansyon Kite kesyon ki kòrèk ak bati pwodwi ki kòrèk Li se sèlman sou ki jan ou Pa si ou (pou rezon pragmatik oswa etik). could should Promise nan zouti machin aprantisaj ‘ ’ Tcheke, ki jan ak sa Amazon API oswa TensorFlow oswa sa a lòt livrezon sous louvri? Ki jan ak konpayi ki vann zouti ML, oswa ki otomatikman ekstrè konesans ak karakteristik? Tout sa a se etonan ak trè itil. (Pou kèk konpayi fini avèk efò Custom-konstriksyon tout piramide ou pou yo ka montre travay yo. Yo se eroin.) Sepandan, anba enpak la fò nan hype a kounye a AI, moun ap eseye konekte done ki san danje & plen nan kouch, ki kouvri ane pandan y ap chanje nan fòma ak vle di, ki pa te konprann ankò, ki se estrikti nan fason ki pa vle di, ak espere ke zouti sa yo sove magikman li. Epi, yon jou pral byen bonè sa a; Mwen wè & apèl efò nan direksyon sa a. Anvan sa a, li vo bati yon fondasyon solide pou piramide AI ou a bezwen.
