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除Google、Facebook以外的公司們,該如何打造自己的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)?

DPVg_AI_era ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-11-18 09:46 ? 次閱讀

除Google、Facebook以外的公司們,該如何打造自己的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)?作者給出了自己的建議:小公司,雇用擅長(zhǎng)工程和數(shù)據(jù)的ML人才;中型公司,聘請(qǐng)一位優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員,雇傭更多的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,協(xié)同增效,各盡其職;大公司,避免從頭建立自己的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施,鼓勵(lì)工程師掌握機(jī)器學(xué)習(xí)。

最近,來(lái)自不同規(guī)模、不同行業(yè)的朋友一直問(wèn)我同樣的問(wèn)題:

“我如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到我的公司里?”

這些人知道充分利用機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)的話會(huì)得到甜頭。而這里面每個(gè)人的困境都是如何將其轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實(shí),如何發(fā)揮作用,如何雇用人員并獲得成功。

所以,我根據(jù)這些公司不同的業(yè)務(wù)規(guī)模,給予不同的建議:

當(dāng)你只是個(gè)小團(tuán)隊(duì)…

以下是我對(duì)處于早期創(chuàng)業(yè)階段的公司或非盈利機(jī)構(gòu)關(guān)于如何打造機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的建議:

對(duì)于一家小型的、沒(méi)有資金或資金不足的公司來(lái)說(shuō),在企業(yè)內(nèi)部獲得機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)應(yīng)該是不可能的。但好消息是,許多機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者都對(duì)這種工作感到興奮。

尋找那些關(guān)心公司使命的人。在這個(gè)規(guī)模上,您將依靠您的機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)收集和清理到部署的端到端的一切。

雇用工程和數(shù)據(jù)專業(yè)的人才肯定是小企業(yè)的首選。那些已經(jīng)返回校園或者線上工作的經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師可以順利完成這些工作。因?yàn)槟繕?biāo)并非完美,所以要讓系統(tǒng)端到端工作,然后慢慢優(yōu)化所有步驟。如果是我選擇候選人,我會(huì)選擇簡(jiǎn)歷里展示了參加一些Kaggle比賽或自我導(dǎo)向的項(xiàng)目,開(kāi)朗務(wù)實(shí)的人也是好的選擇。那些希望在構(gòu)建和測(cè)試模型之前將一種模型應(yīng)用于所有內(nèi)容,或者想要花費(fèi)數(shù)月優(yōu)化數(shù)據(jù)管道的研究人員卻不是合適的人選。

當(dāng)你已經(jīng)發(fā)展成了一個(gè)中型公司…

當(dāng)那些對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序感興趣的不初創(chuàng)公司或中型企業(yè)建立機(jī)器ML團(tuán)隊(duì)時(shí),我建議他們采取略微不同的方法。與谷歌不同,你不能雇用很多研究人員,因?yàn)槟悴恍枰麄儊?lái)撰寫(xiě)研究論文。

成功組建團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵是聘請(qǐng)一位非常優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員,并讓他與數(shù)據(jù)工程師合作,以提高他們的工作效率。這樣的人才就像珍貴的寶藏,請(qǐng)不要讓他們編寫(xiě)代碼,把他們安排在想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師中,實(shí)現(xiàn)“王者帶青銅”。

一些公司建立了一個(gè)功能性的機(jī)器學(xué)習(xí)小組,而一些公司將機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入到團(tuán)隊(duì)中。很多人對(duì)此褒貶不一,但我必須實(shí)事求是地說(shuō),這兩種組織結(jié)構(gòu)都有效。

一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)如何真正幫助人才?這通常是最大的瓶頸。您需要仔細(xì)管理團(tuán)隊(duì),以確保他們正在為公司執(zhí)行最相關(guān)的任務(wù)。在整個(gè)組織中合理分配機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)是很實(shí)用的,因?yàn)檫@樣機(jī)器學(xué)習(xí)專家就可以接近最終用戶,但它也會(huì)使招聘更加困難。

雇用更多的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師而不是機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家,并且保證分配給他們的任務(wù)是匹配適合的,這點(diǎn)至關(guān)重要。

通常來(lái)講,機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行算法優(yōu)化的操作通常與商業(yè)需求并不相符。如果沒(méi)有一個(gè)有效的端到端系統(tǒng),這種錯(cuò)位可能會(huì)長(zhǎng)達(dá)數(shù)月。另一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題是需要更改或更新訓(xùn)練數(shù)據(jù),但在訓(xùn)練和部署算法之前人們往往不會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)需要更新。因此,在更新數(shù)據(jù)之前,讓端到端系統(tǒng)盡可能快地進(jìn)行就變得至關(guān)重要。

成為大公司后,也有困境…

與很多大公司合作,我一次又一次地看到了相同的錯(cuò)誤。在這個(gè)范圍內(nèi),一家公司能夠雇用優(yōu)質(zhì)的ML人才,但沒(méi)有更多預(yù)算與行業(yè)巨頭競(jìng)爭(zhēng)。

Facebook和谷歌的精英團(tuán)隊(duì)正在使用標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)源模型和架構(gòu)。最近,我與許多財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)進(jìn)交談時(shí)發(fā)現(xiàn),這些企業(yè)正在建立自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)而不測(cè)試是否有必要這樣做。

機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員喜歡做研究,而管理者則欺騙自己:研究人員正在構(gòu)建有價(jià)值的IP。事實(shí)上,他們并非如此。他們浪費(fèi)了大量的時(shí)間來(lái)進(jìn)行一些重復(fù)的事情,而那段時(shí)間最好花在最新的尖端模型上。最好從最簡(jiǎn)單,最標(biāo)準(zhǔn)的事物和層著手,每增加一部分都應(yīng)該保證能對(duì)算法的性能產(chǎn)生重大影響。

大公司應(yīng)避免建立自己的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。我與之交談的所有科技公司幾乎都在建立自己的定制機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧,并且感到非常興奮。使用開(kāi)源工具比構(gòu)建和維護(hù)自定義基礎(chǔ)架構(gòu)更具可持續(xù)性。

大公司應(yīng)該培訓(xùn)他們的工程師進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。工程師非??释麑W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí),如今的基礎(chǔ)工具使得這個(gè)想法變得更容易。在這一點(diǎn)上,我認(rèn)為培訓(xùn)工程師學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)比培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者如何成為優(yōu)秀的工程師更有效率。無(wú)論如何,具有一些機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的工程師可以通過(guò)多種渠道發(fā)揮作用。一些公司正在這樣做,但我很驚訝更多的公司沒(méi)有明白這一點(diǎn)。

?

建立機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)真的值得嗎?

招聘ML團(tuán)隊(duì)既昂貴又需要大量工作。一些公司雇用一支ML團(tuán)隊(duì),但目的只是為投資者檢查一些設(shè)備,這就太浪費(fèi)資源了。無(wú)論公司的規(guī)模如何,如果沒(méi)有明確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序,這家公司必然會(huì)后悔進(jìn)行這項(xiàng)投資。所以,組建之前,要問(wèn)自己的關(guān)鍵問(wèn)題是:

1)我有需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)才能解決的問(wèn)題嗎?

2)我可以獲取相關(guān)的培訓(xùn)數(shù)據(jù)嗎?

3)我試圖解決的問(wèn)題對(duì)我的業(yè)務(wù)至關(guān)重要嗎?

如果你對(duì)所有這些問(wèn)題回答“是”,那么就可以著手準(zhǔn)備了。

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原文標(biāo)題:不止是Google才能創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì),收下這份創(chuàng)業(yè)公司ML團(tuán)隊(duì)寶典

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