Neden ciddi bir makine öğrenimi mühendisi eksikliği var?
İnsanların genellikle "makine öğrenimi" dedikleri şey yalnızca bir disipline atıfta bulunuyor gibi görünüyor, ancak aslında makine öğrenimi iki disiplini içeriyor - iş çevresi ikisi arasındaki farkı anlamadıysa, çok fazla sorunla karşılaşacaktır.
İki makine öğrenimi hikayesi
Bu, sizin için bir fırın yapması için bir pasta şefi tutmak veya sizin için ekmek pişirmesi için bir elektrik mühendisi tutmak gibidir. Makine öğreniminde, bu tür bir hata iş çevrelerinde defalarca ortaya çıktı.
Bir fırın açmak istiyorsanız, tabii ki deneyimli bir pasta şefi tutmalısınız çünkü kek ve hamur işleri yapmakta iyidir. Elbette yine de bir fırına ihtiyacınız var, ancak fırının önemine rağmen, eminim fırın yapmayı bilmesi için bir pasta şefine ihtiyacınız olmayacak. Öyleyse, şirketiniz neden makine öğrenimini önemsemeli?
Şirketiniz tost mu? Fırın mı?
Fırın imalatı ve ekmek pişirme farklı sektörlerdir! Ancak, çok sayıda makine öğrenimi projesi başarısız oldu çünkü ekip bir mikrodalga fırın mı yapmaları gerektiğini, ekmek tariflerini incelemek mi yoksa ekmek pişirmek mi gerektiğini bilmiyor.
Makine öğrenimi araştırması
Bu makine öğrenimi kurslarının ve ders kitaplarının size söylemediği şey, size nasıl pişirileceğini ve araştırılacağını değil, nasıl fırın yapılacağını (ve mikrodalga fırın, çırpma teli, ekmek kızartma makinesi, su ısıtıcısı ve hatta mutfak lavaboları!) Sıfırdan öğretmeleridir. Formül.
Makine öğrenimi algoritmalarını incelemek istiyorsanız, amacınız başkalarının kullanması için bu genel araçlardır (karşılaştırmanız gerekirse, bunlar mutfak aletleridir). Bu sektöre, genellikle akademi veya Google tarafından üstlenilen makine öğrenimi araştırması denir.
Bununla birlikte, makine öğrenimi söz konusu olduğunda, sektörde birçok şirket yanılıyor.
Uzun bir geçmişe sahip olduğu için bu işi yapmak için çok fazla eğitim geçmişi gerekiyor. Bazı popüler makine öğrenimi algoritmaları yüzlerce yıldır kullanılmaktadır.Örneğin, regresyonda kullanılan en küçük kare algoritması ilk olarak 1805'te yayınlandı (https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aos/1176345451). Ama unutmayın, insanlık bu 200 yılda çok fazla ilerleme kaydetti.
Günümüzde mutfak aletleri çok karmaşık hale geldi, mikrodalga fırın prensibini bilmiyorsanız nasıl mikrodalga fırın yapabilirsiniz? Kesinlikle özel olarak çalışmalısın! Araştırmacı olmak uzun yıllar alır ve giriş kursları genellikle matematikle başlar.
Makine öğrenimi uygulamaları
Pek çok ticari şirket sadece yemek pişirmek, yani iş sorunlarını çözmek ister. Mikrodalga fırın satmakla ilgilenmezler, ancak genellikle mikrodalga fırınları sıfırdan yapma hatasını yaparlar. Ancak suçlanamazlar.Medya tanıtım ve eğitim ekosistemi artık uygulamaya değil, tamamen makine öğrenimi araştırmasına odaklanmış durumda.
Tariflerle yemek pişirmek istiyorsanız, tekerleği yeniden icat etmeyi bırakın. Bu mikrodalga fırınlar zaten inşa edilmiştir ve birçok yerden ücretsiz olarak kullanılabilir (https://www.altexsoft.com/blog/datascience/choosing-an-open-source-machine-learning-framework-tensorflow-theano-torch -scikit-learn-caffe /). Kendi makine öğrenimi mutfağınızı düzenlemenin zor bir iş olduğunu düşünseniz bile, Google Clould Platformu (https://cloud.google.com/) gibi satıcılar mutfaklarını, hangi aletleri (https: // bulut) kullanmanıza izin verebilir. .google.com / ml-engine /), baharatlar (https://cloud.google.com/public-datasets/), hatta yemek kitapları (https://cloud.google.com/apis/) bile hazır nın-nin.
Mutfakta yemek pişirmek istiyorsanız, tekerleği yeniden icat etmeyi bırakın.
Çoğu uygulamada, tıpkı bir şefin mikrodalga fırının devre şemasını anlamasına gerek olmadığı gibi, ekibinizin sinir ağlarının arkasındaki geri yayılım matematiğini bilmesine gerek yoktur. Ancak endüstriyel düzeyde bir mutfak işletmek istiyorsanız, hammadde yönetiminden bulaşıkların uygun olup olmadığını kontrol etmeye kadar pek çok şeyi bilmeniz gerekir.
Ne satıyorsun? Cevap, hangi ekibin işe alınacağını belirleyecektir.
Makine öğreniminin yok edilmesi
Ne yazık ki, birçok işletme değer üretmek için makine öğrenimini kullanamıyor çünkü uygulama ve algoritma araştırmasının tamamen farklı iki disiplin olduğunun farkında değiller. Bunun yerine, tüm hayatlarını mikrodalga fırın parçaları yaparak geçirmiş, ancak bir mutfak inşa etmek için pişirme deneyimi olmayan insanları işe almaya çalıştılar.
Bundan daha yanlış bir şey var mı? Bu başarılı olursa, sadece şanslı oldukları ve yemek pişirme konusunda iyi bir mühendis tuttukları anlamına gelebilir.
Ama genellikle şansın o kadar iyi değildir. Bir insanın hayatında sadece o kadar çok zaman vardır: Mikrodalga fırın yapmayı öğrenirseniz, yemek pişirme sanatında ustalaşmak için daha az enerjiniz olur. Doktora ile işe aldığınız yapay zeka araştırmacıları makine öğrenimini uygulamak için gereken teknikleri ne zaman ve nerede öğrendi? Sadece her iki konuda da yetkin insanlar bulmak istiyorsanız, yetenek eksikliğinden şikayet etmeniz şaşırtıcı değil!
Tüm hayatlarını mikrodalga fırın parçaları yaparak geçirmiş ancak yemek pişirme deneyimi olmayan insanları işe alırsanız bundan daha kötü bir şey var mı?
Kimi işe almalısınız? Tıpkı endüstriyel bir mutfak gibi, bu alanı anlayan ve bir ekip oluşturmak için liderlik becerilerine sahip sınır ötesi yeteneklere ihtiyacınız var. Aksi takdirde proje başarılı olamaz.
Doğru ekibi işe alın
Son teknoloji mutfak aletleri satıyorsanız, bir araştırmacı tutmalısınız. Yaratıcı yiyecekler satıyorsanız, yemek yapmayı bilenleri ve hedefleri bilenleri (karar vericiler ve ürün yöneticileri), tedarikçileri ve müşterileri tanıyanları (alan uzmanları ve sosyal bilimciler) ve büyük ölçekte ham maddeleri nasıl işleyeceğini bilenleri işe almalısınız. İnsanlar (veri mühendisleri ve analistler), formüller oluşturmak için farklı hammadde ve cihaz kombinasyonlarını nasıl hızlı bir şekilde deneyeceklerini bilen kişiler (uygulamalı makine öğrenimi mühendisleri), formüllerin kalitesini nasıl kontrol edeceğini bilen kişiler (istatistikçiler) ve formüllerin hızlı bir şekilde nasıl ayarlanacağını bilen kişiler Milyonlarca şey yapan insanlar (yazılım mühendisleri), çeşitli çevrelerdeki insanların birlikte çalışmasını sağlayan insanlar (proje yöneticileri) ve tedarikçi size pirinç yerine bir sepet patates verse bile yiyecekleri nasıl garanti edeceğini bilenler. Kaliteli insanlar (güvenilirlik mühendisleri).
Bu roller mutlaka farklı kişiler olmasa da, bir eksikliğin olmamasını sağlamak önemlidir. Söylediklerimin çok eksik olduğunu düşünüyorsanız ve bana domates atmak istiyorsanız, makine öğrenimini uygulayan işe alma ekiplerinde konuşulacak birçok konu olduğunu kabul ediyorum. Bu konuyu daha sonra saklayın.
Dış kaynak kullanımından bahsetmişken, ekibiniz mevcut tüm araçları denediyse ve iş hedeflerini karşılayan bir formül yapamıyorsa, elektrikli aletler üreten bazı kişileri (araştırmacıları) eklemeyi düşünebilirsiniz. İşletmenizin ölçeğine ve olgunluğuna bağlı olarak, kalıcı olarak işe alabilir veya deneyimli bir algoritma araştırma şirketine dış kaynak kullanmayı düşünebilirsiniz.
Bir araştırmacının kullanılabileceği başka bir durum, prototipinizin o kadar başarılı olması ki, seri üretim için özelleştirilmiş bir cihaz oluşturmaya değer.
Karar zekası
Bu, uzmanların tartışması gereken ancak tartışmaması gereken bir konudur. İki tür makine öğrenimi olduğunun farkında değiller, bu yüzden tüm dünya algoritmaları uygulayan insanları değil, algoritmalar yapan insanları eğitiyor.
Ekibim bu sorunu çözüyor. Uygulamalı makine öğrenimini kapsayan yeni bir konu oluşturduk ve 15.000'den fazla yetenek yetiştirdik. Biz buna makine öğrenimi ve veri biliminin tüm uygulama yönlerini tasarlayan karar zekası mühendisliği diyoruz.
Diğer bir deyişle, makine öğrenimi araştırması mikrodalga fırınlar yapmaksa ve makine öğrenimi uygulaması mikrodalga fırın kullanmaksa, karar zekası mühendisliği (https://www.youtube.com/watch?v=x1k37Na1iLc), hedefi gerçekleştirmek için mikrodalga fırınları güvenle kullanmaktır ve Mikrodalga fırına ihtiyaç duyulmadığında diğer cihazların kullanılması.
Sonuna yaz
Makine öğrenimi uygulamasından bahsetmişken, en zor kısım, yapmak istediğiniz yemekleri ve servis yapmadan önce bunları nasıl kontrol edeceğinizi bulmaktır. Aslında, bu kısım çok zor değil - bunu yapmayı unutmayın (https://medium.com/@kozyrkov/imagine-a-drunk-island-advice-for-finding-ai-use-cases-8d47495d4c3f).
Diğer kısımlara gelince, iş sorunlarını çözmek için makine öğrenimini kullanmak çoğu insanın düşündüğünden çok daha kolay. O yepyeni mutfaklar sizleri kullanmanızı bekliyor. Gerçek bir mutfak gibi deneyin! Geleneksel bir makine öğrenimi algoritması dersi almam gerektiğini düşünen çok fazla kişi gördüm-aman tanrım, bu tam bir derece! -Makine öğrenimine başlayabilen insanlar, yardım edemem ama mikrodalga fırınları sadece kendi başlarına nasıl yapacaklarını öğrendikten sonra kullanmayı reddetmeyeceklerini hayal ediyorum.
Yalanlara aldanmayın, makine öğreniminde doktora yapmanıza gerek yok. Bunun yerine, gerçekten ihtiyacınız olan şey insan yaratıcılığıdır (https://medium.com/@kozyrkov/imagine-a-drunk-island-advice-for-finding-ai-use-cases-8d47495d4c3f). Oynamanın keyfini çıkarın!
Orijinal: https://hackernoon.com/why-businesses-fail-at-machine-learning-fbff41c4d5db
Yazar: Google'ın akıllı kararlar baş mühendisi Cassie Kozyrkov.
Çevirmen: Crescent Moon, Editör: Guo Rui
