Я хотел бы впустить вас в секрет: когда люди говорят» Есть две дисциплины, и если компании не понимают разницы, они могут испытать мир неприятностей. Машинное обучение История о двух машинных учениях Представьте, что вы нанимаете повара, чтобы построить вам печь, или инженера-электрика, чтобы приготовить хлеб для вас. Если вы открываете пекарню, это отличная идея, чтобы нанять опытного пекаря, хорошо разбирающегося в нюансах приготовления вкусного хлеба и пирожных.Вы также хотели бы печь. Хотя это критический инструмент, я делаю ставку, что вы не обложите своего топ-пекарного повара задачей знать, как построить эту печь; так почему ваша компания фокусируется на эквиваленте машинного обучения? Вы занимаетесь производством хлеба или печей? К сожалению, слишком много проектов машинного обучения терпят неудачу, потому что команда не знает, должны ли они построить печь, рецепт или хлеб. Исследования машинного обучения То, что они вам не рассказывают, это то, что все эти курсы машинного обучения и учебники о том, как изготовить печи (и микроволновые печи, блендеры, тостеры, котлы... кухонный уборщик!) с нуля, а не о том, как готовить вещи и инновации с рецептами. Если вы строите алгоритмы машинного обучения, ваш фокус - это инструменты общего назначения, которые могут использовать другие. (кухонные приборы, если вы предпочитаете аналогию.) Обычно это делается в таких местах, как или . machine learning research Академия Google Когда дело доходит до машинного обучения, многие организации находятся в неправильном бизнесе. Когда дело доходит до машинного обучения, многие организации находятся в неправильном бизнесе. Вам нужно довольно много образования, чтобы быть в этой линии работы, потому что здесь есть долгая история. Например, метод наименьших квадратов для регрессии был Поверьте мне, человечество за 200 лет проехало долгий путь. Алгоритмы Опубликовано в 1805 Сегодня есть несколько довольно сложных приборов ... как вы собираетесь построить лучшую микроволновку, если вы не знаете, как это работает? Конечно, вам нужно все это погружающее исследование! Стать исследователем занимает годы и есть хорошая причина, что курс 101 начинается с основ вычисления. Прикладное машинное обучение Большинство предприятий просто хотят готовить — чтобы решить свои бизнес-проблемы.Они не заинтересованы в продаже микроволновых печей, и все же часто совершают ошибку, пытаясь построить эти приборы с нуля.Трудно их винить — текущий цикл шума и образования преимущественно фокусируется на исследованиях, а не на применении. Если вы новатор с рецептами, не изобретайте колесо заново.Эти микроволны уже существуют. И если настройка вашей собственной кухни машинного обучения звучит как задача, провайдеры, как Используйте их, полный , , и . Много мест Облачная платформа Google Приборы ингредиенты Рецепты книг Если вы новатор на кухне, не изобретайте колесо заново. Если вы новатор на кухне, не изобретайте колесо заново. Для большинства Ваша команда не нуждается в понимании Но есть много того, что вам нужно знать, если вы планируете управлять кухней промышленного масштаба, все от курирования ваших ингредиентов до проверки того, что ваши блюда хороши, прежде чем сервировать их. приложений Математика обратного распространения в нейронных сетях Какую из них вы продаете? Правильная команда для найма зависит от вашего ответа. Сбой и сжигание с помощью машинного обучения К сожалению, я вижу, что многие предприятия не получают ценности от машинного обучения, потому что они не понимают, что прикладная сторона является очень другой дисциплиной, чем сторона исследований алгоритмов. Если это работает, это потому, что вам повезло и вы случайно наняли инженера, который является отличным поваром. 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. Но обычно вам не повезло.Есть только столько часов в одной жизни, и если вы потратите их на изучение того, как проводят микроволновку, у вас будет меньше времени, чтобы посвятить себе овладению искусством кондитерства или бизнеса. Где - и когда! - ваш исследователь искусственного интеллекта, обученный на PhD, приобрел бы навыки, необходимые для прикладного машинного обучения? Если вы пытаетесь открыть ресторан, нанимая людей, которые всю жизнь строят микроволновые детали, но никогда ничего не готовили... что может пойти не так? Как и в промышленной кухне, вам нужна междисциплинарная команда с руководством, которое понимает это пространство. Найти нужную команду для работы Если вы новатор в рецептах для продажи продуктов питания в масштабе, вам нужны люди, которые выясняют, что стоит готовить / каковы цели ( , люди, которые понимают поставщиков и клиентов ( , люди, которые могут обрабатывать ингредиенты в масштабе ( ), люди, которые могут попробовать множество различных комбинаций ингредиентов-приборов быстро генерировать потенциальные рецепты ( ), люди, которые могут проверить, что качество рецепта достаточно хорошее, чтобы послужить ( ), люди, которые превращают потенциальный рецепт в миллионы блюд, подаваемых эффективно ( , люди, которые поддерживают междисциплинарную команду на пути ( ), и люди, которые гарантируют, что ваши блюда остаются на вершине, даже если грузовик доставки приносит вам тонну картофеля вместо риса, который вы заказали ( ) Лица, принимающие решения и менеджеры продуктов Доменные эксперты и социальные ученые Инженеры и аналитики данных Прикладные инженеры ML Статистические Программные инженеры Менеджеры проектов/программ Инженеры надежности Статистические Хотя это не должны быть отдельные люди, убедитесь, что у вас есть каждая роль, покрытая.И прежде чем вы бросите свой гнилый томат на меня за предоставление такой неполной карикатуры, я свободно признаю, что есть много, что сказать о найме для прикладного машинного обучения. . Этот один Говоря о аутсорсинг, если ваша команда попробовала все существующие инструменты и не может сделать рецепт, который соответствует вашим бизнес-целям, имеет смысл подумать о добавлении навыков в строительстве приборов ( Независимо от того, нанимаете ли вы этого человека своим постоянным сотрудникам или аутсорсируете работу опытной фирме по исследованию алгоритмов, зависит от масштаба и зрелости вашей операции. Исследователь Еще одна причина, по которой вы должны связаться с исследователями, заключается в том, что ваш прототип настолько успешный, что с помощью настраиваемых приборов имеет смысл в огромном масштабе, в котором вам повезло работать. Интеллект решения Они не владеют тем фактом, что здесь действительно есть два машинного обучения, и поэтому мир обучает людей строить все эти алгоритмы, но не использовать их. Мы создали новую дисциплину для покрытия прикладной стороны и мы уже обучили более 15 000 сотрудников в ней. , и охватывает все прикладные аспекты машинного обучения и науки о данных. decision intelligence engineering Другими словами, если исследовательское машинное обучение создает микроволны, а прикладное машинное обучение использует микроволны, использует микроволновки безопасно для достижения ваших целей и использует что-то другое, когда вам не нужна микроволновка. Инженерный интеллект в принятии решений Good luck and have fun! Удачи и веселья! Когда дело доходит до прикладного машинного обучения, самая сложная часть состоит в том, чтобы знать, что вы хотите готовить и как вы планируете проверить его, прежде чем обслуживать своих клиентов. . Просто не забудьте сделать это Что касается остальной части, решение бизнес-проблем с помощью машинного обучения намного проще, чем думает большинство людей. Эти блестящие кухни ждут вас, чтобы прийти играть в них. Погрузитесь, как вы бы в настоящей кухне. Начните шить! Каждый раз, когда я встречаю кого-то, кто считает, что им нужно пройти традиционный курс алгоритмов машинного обучения - или, добро! целую степень - чтобы начать, я не могу не представить, что они отказываются использовать микроволны, пока они не построят их сами. Удачи и веселья! человеческое творчество
