Eu gostaria de deixá-lo entrar em um segredo: quando as pessoas dizem " Há duas, e se as empresas não entendem a diferença, elas podem experimentar um mundo de problemas. Aprendizagem de máquina Uma história de duas aprendizagens de máquina Imagine contratar um chef para construir um forno ou um engenheiro elétrico para cozinhar pão para você.Quando se trata de aprendizado de máquina, esse é o tipo de erro que vejo empresas fazendo de novo e de novo. Se você estiver abrindo uma padaria, é uma ótima idéia contratar um padeiro experiente bem versado nas nuances de fazer pão e bolos deliciosos.Você também gostaria de um forno.Enquanto é uma ferramenta crítica, eu aposto que você não cobraria seu chefe de padaria superior com a tarefa de saber como construir esse forno; então por que sua empresa está focada no equivalente para o aprendizado de máquina? Você está no negócio de fazer pão? ou fazer fornos? Infelizmente, muitos projetos de aprendizado de máquina falham porque a equipe não sabe se eles devem construir o forno, a receita ou o pão. Pesquisa de aprendizagem de máquina O que eles não lhe dizem é que todos esses cursos de aprendizagem de máquina e livros de texto são sobre como construir fornos (e microondas, misturadores, toastes, caldeiras ... a banheira da cozinha!) a partir do zero, não como cozinhar coisas e inovar com receitas. Se você construir algoritmos de aprendizagem de máquina, seu foco é ferramentas de propósito geral para outras pessoas usarem. (eletrodomésticos, se você preferir a analogia.) Geralmente são feitas em lugares como ou . machine learning research Acadêmica O Google Quando se trata de aprendizado de máquina, muitas organizações estão no negócio errado. Quando se trata de aprendizado de máquina, muitas organizações estão no negócio errado. Você precisa de muita educação para estar nesta linha de trabalho, porque há uma longa história aqui. Por exemplo, o método do menor quadrado para regressão, foi Acredite em mim, a humanidade percorreu um longo caminho em 200 anos. Algoritmos Publicado em 1805 Hoje, existem alguns aparelhos bastante sofisticados lá fora... como você vai construir um micro-ondas melhor se você não sabe como este funciona? Claro que você precisa de todo esse estudo imersivo! Tornar-se um pesquisador leva anos e há uma boa razão para o curso 101 começar com os fundamentos do cálculo. Aprendizagem de Máquina Aplicada A maioria das empresas só quer cozinhar - para resolver seus problemas de negócios.Eles não têm interesse em vender micro-ondas, e, no entanto, muitas vezes cometem o erro de tentar construir esses aparelhos do zero.É difícil culpá-los - o atual ciclo de hype e educação se concentra predominantemente na pesquisa, em vez de aplicação. Se você está inovando com receitas, não reinvente a roda. Essas microondas já existem. E se a configuração de sua própria cozinha de aprendizado de máquina soar como uma tarefa, os provedores como Use o seu, completo com , em e . Muitos lugares Plataforma Google Cloud aparelhos Ingredientes Livros de receitas Se você está inovando na cozinha, não reinvente a roda. Se você está inovando na cozinha, não reinvente a roda. Para a maioria Sua equipe não precisa entender o Mas há muito que você precisa saber se você está planejando executar uma cozinha em escala industrial, tudo, desde curar seus ingredientes até verificar se seus pratos são bons antes de servi-los. Aplicações Matemática da Backpropagation em Redes Neurais Qual deles você está vendendo?A equipe certa para contratar depende da sua resposta. Colisão e queima com aprendizado de máquina Infelizmente, vejo muitas empresas que não conseguem obter valor do aprendizado de máquina porque não percebem que o lado aplicado é uma disciplina muito diferente do lado de pesquisa de algoritmos. Se isso funciona, é porque você teve sorte e acidentalmente contratou um engenheiro que é um grande 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. Mas geralmente você não tem sorte.Há apenas tantas horas em uma vida, e se você as gastar aprendendo como um micro-ondas é conectado, você tem menos para se dedicar a dominar a arte da pastelaria ou negócios.Onde - e quando! - seu pesquisador de inteligência artificial treinado em doutorado teria adquirido as habilidades necessárias para o aprendizado de máquina aplicada?Se você colocar seu coração no híbrido que é um especialista em ambos, não é de admirar que você está reclamando sobre a falta de talento! Se você tentar começar um restaurante contratando pessoas que construíram peças de microondas toda a vida, mas nunca cozinharam uma coisa... o que poderia estar errado? Como em uma cozinha industrial, você precisa de uma equipe interdisciplinar com liderança que entenda esse espaço. Contratar a equipe certa para o trabalho Se você está inovando em receitas para vender comida em escala, você precisa de pessoas que entendam o que vale a pena cozinhar / quais são os objetivos ( , pessoas que entendem os fornecedores e os clientes ( , pessoas que podem processar ingredientes em escala ( , pessoas que podem experimentar muitas combinações de ingredientes-eletrodomésticos diferentes rapidamente para gerar receitas potenciais ( ), as pessoas que podem verificar se a qualidade da receita é boa o suficiente para servir ( , pessoas que transformam uma receita potencial em milhões de pratos servidos de forma eficiente ( , pessoas que mantêm a equipe interdisciplinar no caminho ( ), e pessoas que garantem que seus pratos permaneçam no topo, mesmo que o caminhão de entrega lhe traga uma tonelada de batatas em vez do arroz que você encomendou ( e) o Decisores e gerentes de produto especialistas em domínio e cientistas sociais Engenheiros e Analistas de Dados Engenheiros ML aplicados Estatísticas Engenheiros de Software Gerente de Projeto/Programa Engenheiros de Confiabilidade Estatísticas Enquanto estes não precisam ser indivíduos separados, certifique-se de que você tem cada papel coberto.E antes de você derramar seu tomate podre em mim por fornecer uma caricatura tão incompleta, vou admitir livremente que há muito mais a dizer sobre a contratação para o aprendizado de máquina aplicada. . Esta uma Falando de terceirização, se sua equipe tentou todas as ferramentas existentes e não consegue fazer uma receita que atenda aos seus objetivos de negócios, faz sentido pensar em adicionar habilidades na construção de aparelhos ( Se você contratar essa pessoa para seu pessoal permanente ou terceirizar o trabalho para uma empresa de pesquisa de algoritmos experientes depende da escala e maturidade de sua operação. Pesquisador Outra razão para se conectar com os pesquisadores é que seu protótipo é tão bem sucedido que usando aparelhos personalizados faz sentido na escala maciça que você tem sorte o suficiente para operar. (Que grande problema ter!) Decisão de inteligência Os especialistas devem estar falando sobre isso, mas eles não são.Eles não estão possuindo o fato de que há realmente dois aprendizagens de máquina aqui, e assim o mundo está treinando as pessoas na construção de todos esses algoritmos, mas não em usá-los. Criamos uma nova disciplina para cobrir o lado aplicado e já treinamos mais de 15.000 funcionários nele. , e abrange todos os aspectos aplicados do aprendizado de máquina e ciência de dados. decision intelligence engineering Em outras palavras, se a pesquisa de aprendizado de máquina está construindo microondas e o aprendizado de máquina aplicado está usando microondas, é usar microondas com segurança para atender seus objetivos e usar outra coisa quando você não precisa de um microondas. Engenharia de Inteligência de Decisão Good luck and have fun! Boa sorte e divirta-se! Quando se trata de aprendizado de máquina aplicado, a parte mais difícil é saber o que você quer cozinhar e como você planeja verificá-lo antes de servi-lo aos seus clientes. . Não esqueça de fazê-lo Quanto ao resto, resolver problemas de negócios com aprendizagem de máquina é muito mais fácil do que a maioria das pessoas pensa. Essas cozinhas brilhantes estão esperando por você para vir brincar nelas. Mergulhe como se estivesse em uma cozinha real. Comece a brincar! Toda vez que eu encontro alguém que acredita que eles precisam fazer um curso tradicional de algoritmos de aprendizagem de máquina - ou, bom dia! um grau inteiro - para começar, eu não posso deixar de imaginar que eles se recusam a usar micro-ondas até que eles construam um deles. Não caia na mentira de que você precisa de um PhD para fazer coisas incríveis com aprendizagem de máquina. Boa sorte e divirta-se! Criatividade humana
