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为什么你的机器学习商业应用会失败?来听一听

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【雇佣为宜的团队】

肯能让他开一家面包店,你前要雇一一一八个 有经验的面包师,他要熟悉制作美味的面包和糕点的技能,此外还前要一一一八个 烤箱。实在烤箱是一一一八个 关键的工具,我打赌你绝对不需要让他的顶级糕点师来学习如何制作烤箱。有后来在机器学习方面,为有哪些你你是什么企业会让“面包师”来学习制作“烤箱”呢? 这是很对企业总要犯的错误,这其他人首先前要搞清楚的是其他人究竟是做“面包”的还是做“烤箱”的?

(2)机器学习应用。你你是什么种生活 是截然不同的办法,大多数企业实在过多过多我让你使用机器学习正确处理这其他人的商业问题报告 ,对机器学习研究兴趣不大,但大多数想其他人从头到尾创建研究机器学习算法,时会子,过多过多企业很难从机器学习中获得价值,肯能它们只有 意识到机器学习应用方面与算法研究方面是一一八个 非常不同的方向。

【祝好运,玩得开心!】

首先,让他告诉你一件事:当这其他人谈论到“机器学习”时,听起来好像过多过多我一门学科,实在是两门,肯能企业不理解这其中的差异说说,这其他人会很麻烦。



与研究人员建立联系的时会原困着是,你希望你的产品在定制设备上进行大规模操作,有后来取得很好的运行效果。(这果然个问题报告 报告 !)

你的企业销售有哪些产品?这决定了你选择有哪些样的团队。

但通常你并也有只有 幸运。一一一八个 人一生中只有只有 多的时间,肯能你花时间去学习烤箱的制造原理,你就只有 只有 多时间去掌握制作糕点或面包的艺术了。过多过多你招聘的AI博士研究员是算是具备应用机器学习所需的技能呢? 答案是算是定的,肯能只有 足够的时间。肯能你一心让你招聘在这两方面也有专家的混合型人才,只有 难怪让他抱怨人才短缺!

【机器学习应用】

对于大多数机器学习应用守护多多线程 ,你的团队不前要了解神经网络中反向传播的数学原理,正如厨师不前要了解烤箱的接线图一样。有后来肯能你打算经营一一一八个 工业规模的厨房厨房卫生间,只有 从食材的准备到菜肴上桌,这里的每个过程你也有做到面面俱到。

在应用机器学习方面,最困难的次可是我知道你让你做有哪些,以及在你为顾客服务时会,你打算为什么会么会在么在做。这次要实在从很难,过多过多我别忘了做。

大多数企业实在过多过多我让你烹饪——正确处理这其他人的商业问题报告 。这其他人对销售烤箱毫无兴趣,但却常常犯从零结束了了英语 制造有有哪些电器的错误。实在这很过多过多让他怪这其他人,肯能机器学习当前的炒作和教育办法主要集中在研究而也有应用上。

从事你你是什么项工作前要受长期一定量的教育,肯能机器学习的研究有着很长的历史。你你是什么流行的算法肯能指在了几次世纪。累似 ,用于回归的最小二乘法,最初发表于110005年。相信我,人类在1000年内走过了漫长的道路。

想象一下时会的具体情况,雇一一一八个 厨师让他做烤箱,肯能找个电气工程师帮你烤面包。同样的在机器学习方面,你你是什么企业总要犯时会的错误。

如今,市面上有你你是什么相当先进的设备……有后来肯能你真不知道这台烤箱是如何工作的,你为什么会么会在么在不能制造造一台更好的烤箱呢?过多过多你所前要的是沉浸式学习! 成为一名研究人员需为宜数年的时间。

你应该雇佣谁呢?就像在工业厨房厨房卫生间一样,你前要一一一八个 具有领导不能的跨学科团队不能理解你你是什么领域。有后来就会原困着项目失败,毫无进展。

换句话说,肯能研究机器学习是制作微波炉,应用机器学习是使用微波炉,只有 决策智能工程过多过多我利用微波炉安全地实现你的目标,有后来在你不前要微波炉的时会使用你你是什么的工具。

【决策智能】

至于你你是什么方面,用机器学习正确处理业务问题报告 比大多数人想象的要容易得多。就像在真正的厨房厨房卫生间里一样。每次我遇到时会的人,这其他人都认为这其他人前要学习传统的机器学习算法课程——肯能为此修一一一八个 完全的学位。为了结束了了英语 ,我不禁想象这其他人拒绝使用微波而偏偏要其他人制造一一一八个 。从不相信那样的谎言,说你前要一一一八个 博士学位不能在机器学习上做出惊人的事情。相反,你真正前要的是这其他人类的创造力。祝你好运,玩得开心!

【机器学习的崩溃和燃烧】

在应用机器学习方面,最困难的次可是我知道你让你做有哪些,以及在你为顾客服务时会,你打算为什么会么会在么在做。作者从几次方面探讨了企业应该如何选择为宜的机器学习方面的人,值得深思。

现如今,几乎所有的机器学习课程和教科书也有关于如何从头结束了了英语 建造烤箱(以及微波炉、搅拌机、烤面包机、水壶……厨房厨房卫生间水槽!),而也有教你如何烹饪和创新配方。

肯能你是专注于机器学习算法,只有 你的关注点过多过多我如何制作出让这其他人儿都不能使用的通用工具 (比如说,厨房厨房卫生间用具)。这项工作被称为机器学习研究,通常是由像学术界或谷歌时会的研究型大公司完成的。

我的团队正在努力正确处理你你是什么问题报告 。这其他人儿创建了一一一八个 新的学科来覆盖应用领域,这其他人儿肯能有超过100000名会员。这其他人儿称之为决策智能工程,它所含了机器学习和数据科学的所有应用方面。

肯能你致力于创新配方,就从不重新科学发明基础设施。烤箱肯能指在,甚至让他从过多过多地方免费得到它们。肯能你实在建造其他人的机器学习厨房厨房卫生间听起来很繁琐,让他求助你你是什么像谷歌云平台一样的供应商,它们会提供现成的电器,配料和食谱书。

【关于“一一八个 ”机器学习的故事】

专家们应该讨论你你是什么问题报告 ,但这其他人只有 。这其他人不承认有一种生活 机器学习的指在,过多过多利于这其他人去构建机器学习算法,而也有使用它们。

(1)机器学习研究

现实场景中,企业在应用机器学习方面会遇到一种生活 具体情况:

肯能你让你开一家餐馆,雇佣有有哪些一辈子也有做烤箱,但从来只有 做过一道菜的人……肯能会出有哪些问题报告 呢?

不幸的是,我看后过多过多企业未能从机器学习中获得价值,肯能它们只有 意识到应用方面与算法研究方面是一一八个 非常不同的学科。相反,领导者试图通过雇佣有有哪些一辈子也有制作烤箱的人来制作糕点和蛋糕。时会的结果往往会很糟糕。肯能成功了,那是肯能你很幸运,意外地雇佣了一位很会烹饪的工程师。

实在有有哪些岗位不一定非得有一一一八个 专门的人员来做,但一定要确保以上的每个角色也有团队中的成员都能所含。

原文发布时间为:2018-07-10

本文作者:Cassie Kozyrkov

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肯能您的团队肯能尝试了所有现有的工具,有后来只有制定出满足业务目标的食谱,只有 考虑增加懂得制作烤箱的技术人员(研究人员)是有意义的。雇佣研究人员作为正式员工,还是把工作外包给有经验的算法研究公司,这取决于公司的经营规模和心智心智心智成熟是什么是什么 图片 的句子的句子 度。

肯能你在销售尖端设备,请雇佣研究人员。肯能让他创新食谱大规模销售食物,只有 你就前要雇佣知道有哪些食物值得做的人(决策者和产品经理),了解供应商和客户的人(领域专家和社会科学家), 都不能正确处理大规模配料的人(数据工程师和分析师), 不能尝试你你是什么不同的配料组合并更慢产生潜在食谱的人(机器学习应用工程师), 检查配方的质量是算是符合这其他人的醇香的人(统计学家),将潜在的食谱变成数以百万计菜肴的人(软件工程师),让跨学科团队正常运作的人(项目经理),即使送货卡车送错货的具体情况下,确保菜肴质量稳定的人(可靠性工程师)。

【机器学习研究】