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365官网:这些公司发展得更好了

时间:2021/9/15 6:04:15   作者:   来源:   阅读:1   评论:0
内容摘要:9月14日,在在线举行的亚马逊云技术中国峰会上,亚马逊云技术人工智能和机器学习副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼亚(SwamiSivasubramanian)与人工智能教育公司deeplening创始人吴恩达(AndrewNg)交谈。讨论机器学习的未来,下一代机器学习从业者需要掌握的基本技能,以及如何在机器学习的概念验证和生...

9月14日,在在线举行的亚马逊云技术中国峰会上,亚马逊云技术人工智能和机器学习副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼亚(Swami Sivasubramanian)与人工智能教育公司deeplening创始人吴恩达(Andrew Ng)交谈。讨论机器学习的未来,下一代机器学习从业者需要掌握的基本技能,以及如何在机器学习的概念验证和生产之间架起桥梁。

左边是吴恩达,右边是斯瓦米·西瓦苏布拉曼尼亚吴恩达是deeplening.com的创始人。他是人工智能教育公司,工业人工智能平台公司Landing AI的创始人兼首席执行官,在线学习提供商Coursera的联合创始人兼董事长。吴恩达曾就职于谷歌,是谷歌Brain Deep Learning Project的创始人和负责人,百度人工智能首席科学家。他还是斯坦福大学计算机科学的兼职教授,领导着一个人工智能、机器学习和深度学习的研究小组。

吴恩达分享了将机器学习从概念验证到生产的技巧,快速赢得第一个项目以获得动力的重要性,以及确保负责制定和执行机器学习策略的高管得到充分的技术建议教育。“我看到一个组织犯的第一个错误是启动时间太长或计划时间太长。首席信息长说,我的数据一团糟,我的数字孤岛需要彻底清理。但事实上,基本上每个人的库中都有杂乱的数据。”

吴恩达认为,启动一个小试点项目,取得一个快速的胜利,是非常重要的。“几乎每家公司都已经有足够的数据来启动。我发现我是直接加入的,很快就赢得了一个较小的项目,并利用随着时间的推移学到的知识开发出越来越大的项目。这些公司发展得更好了。”

那么如何为机器学习项目制定关键绩效指标呢?对此,吴恩达的回答是:“如果你是第一次做一个项目,一个全新的应用,很难为人工智能团队建立成功的目标指标。作为团队正在进行的项目,很难建立一些合理的基线性能。的水平。我认为你只需要快速构建第一个原型系统并了解可能的情况。



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