ПУТЕВОДИТЕЛЬ К УСПЕХУ

Объяснение машинного обучения: служебная программа стартапа

Маленькими шагами и большим вкладом машинное обучение становится одной из ведущих технологий последующих лет. Откройте для себя возможность расти вместе с ML!

Поскольку в наши дни машинное обучение становится все более востребованным, неразумно полностью его игнорировать. Statista прогнозирует, что к 2025 году рынок искусственного интеллекта вырастет в мгновение ока и достигнет 126 миллиардов долларов США. McKinsey, глобальная консалтинговая компания по вопросам управления, также провела некоторые расчеты, и 70% компаний находятся на пути к внедрению хотя бы одной вспомогательной технологии искусственного интеллекта к 2030 году. Этот мощный шаг увеличит мировую экономику примерно на 13 триллионов долларов. Было бы несправедливо, если бы вы были стартапом и не попытались бы это сделать. Сегодня существуют тысячи стартапов в области машинного обучения, но сколько будет стоить стать тысячей первых? Если вы хотите изменить мир, я думаю, вы должны начать с малого. К. С. Льюис выразился так:

«Никогда не узнаешь, на что способен, пока не попробуешь».

Что нужно для начала?

Начинать свой бизнес всегда сложно, так как он требует обилия переездов и постоянных вложений времени и денег. Сэм Альтман и Дастин Московиц из Стэнфордского университета, которые более 14 лет учат людей создавать стартапы, рассматривают этот процесс как путь от идеи, создания команды разработчиков программного обеспечения, сборки продукта и до выхода на рынок. . 14 лет спустя, а их лекции все еще имеют смысл!

Запомните эти шаги, так как это поможет вам оптимизировать свое время и сэкономить деньги, которые обычно тратятся на хаотичные движения. Начните с идеи, а все остальное подтянется.

Идея

Машинное обучение, которое является подмножеством ИИ, происходит от алгоритмов, которые учат компьютеры воздействовать на данные, понимать шаблоны данных, самообучаться и предсказывать будущее на основе полученных знаний. Не требуется исчерпывающего кодирования, но вам все равно необходимо знать Python, поскольку примерно 60% разработчиков применяют его в науке о данных. Машинное обучение стало популярным около десяти лет назад, но сегодня вы можете использовать его для своего стартапа.

Электронная коммерция: онлайн-покупки были самым популярным онлайн-деятельностью во всем мире с того момента, как это стало возможным, и в настоящее время, когда разразилась пандемия, это единственный оставшийся способ совершения покупок, гарантирующий вашу безопасность. Statista прогнозирует рост электронной коммерции на 6,5 трлн долларов США к 2022 году. Так что это отличный способ предложить что-то огромное для публики. Например,

  1. ориентированная на человека поисковая система электронной коммерции, которая значительно улучшит результаты поиска товаров
  2. Поиск по распознаванию изображений и видео для удобства пользователей
  3. чат-боты и персонализация взаимодействия с пользователем
  4. инструменты для умного дома

Здравоохранение: до тех пор, пока люди будут заинтересованы в улучшении здоровья, будет место для развития медицинских технологий. Statista ожидает, что к 2021 году инвестиции в область больших данных составят 7 миллиардов долларов США. Так что у вас еще есть время запрыгнуть на этот поезд. Например, подумайте о

  1. автоматический анализ медицинских изображений для постановки правильного диагноза
  2. автоматизированные методы скрининга пациентов и навигация
  3. чат-боты и онлайн-консультации с удаленной проверкой основных показателей жизнедеятельности

Кибербезопасность: с цифровизацией каждой отрасли человечество также получило новые способы мошенничества в виде кибератак, утечек данных и утечки данных с помощью конкретных вредоносных программ, которые наносят ущерб бизнесу и подвергают опасности конфиденциальную информацию каждого пользователя. Statista утверждает, что к 2023 году рынок кибербезопасности должен вырасти до 248 миллиардов долларов и выше. Так почему бы не внести свой вклад в эту область? Например, создать

  1. улучшенная защита от взлома и утечки данных
  2. предиктивное обнаружение угроз с помощью интеллектуального анализа
  3. Интеграция машинного обучения в мониторинг безопасности предприятия

Fintech: все, что касается финансовых услуг и цифровых платежей, стало таким удобным благодаря тому, что стало онлайн, а не офлайн и в очередях. Эта отрасль имеет огромный потенциал и, без сомнения, выиграет джекпот в течение следующих нескольких лет. Так почему бы не попытать счастья и не разработать что-нибудь для

  1. прогнозирование будущих тенденций рынка
  2. автоматизация обслуживания клиентов
  3. обнаружение профилей риска клиентов

Образование. Covid-19 сильно изменил то, что мы называем «нормальным» образованием. Когда всем пришлось перейти на онлайн-обучение, большинство учебных заведений столкнулись с проблемой просто неготовности. Итак, инструменты онлайн-обучения — это технология завтрашнего дня! Нужно подумать над предложением

  1. образовательная платформа для детей с особыми потребностями
  2. программа, которая делает правильный выбор школы для поступления (на основе навыков детей)
  3. автоматическое создание учебных материалов на основе изучаемой темы

Сохранение земельных ресурсов: глобальное потепление, уничтожение тропических лесов, загрязнение, заражение, засуха, голод, ураганы, цунами и другие экологические изменения — это не только слова, присутствующие в словаре. Мы сталкиваемся с ними, и последствия человеческого неуважения к природе шокируют! Вот почему существует большая потребность в сохранении экосистемы. Это может быть сделано полезной технической поддержкой ML, такой как

  1. прогнозирование и обнаружение загрязнения
  2. предоставление данных об изменении окружающей среды и управлении климатом
  3. сокращение потребления энергии и воды

Идей столько, сколько хватит вашей головы для дальнейшего мозгового штурма. Иногда даже идея с одной лошадью может взлететь до небес. Итак, возьмите идею и убедитесь, что ее нельзя воспроизвести так легко. Со временем ваша идея будет расширяться и становиться более амбициозной.

Хорошим идеям нужны специалисты, чтобы воплотить их в жизнь. Итак, давайте перейдем к пониманию того, как выбрать товарищей по команде для вашего стартапа ML!

Команда МЛ

Ближайший член команды вашего стартапа — сооснователь. Соучредители должны быть на одной волне с вами. Более того, если вы не разбираетесь в технологиях, ваш соучредитель должен быть технарем, специализирующимся на тенденциях и нюансах развития машинного обучения.

Генеральный директор компании является членом команды, который каждый день мотивирует сотрудников на успех. Если вы собираетесь набирать стартап-команду по машинному обучению, будьте готовы быть на одной волне с вашими сотрудниками. Специалисты по машинному обучению — это редкие таланты с глубокими знаниями во многих областях. Вам понадобится сильная и целеустремленная команда, поэтому приготовьтесь стать сильным и уверенным в себе лидером, способным вести компанию вперед. Интенсивность — это слово, которое должно быть у вас на языке, потому что интенсивность дает силу.

Сэм Альтман говорит, что в начале вы должны тратить не менее 25% своего времени на найм. Это число является средним, так как все зависит от вашей бизнес-идеи и ее требований. Альтман также предлагает оставаться небольшим как можно дольше и расширяться только после определенного прорыва — изначально затрат на найм будет достаточно, чтобы испытать терпение святого. А как насчет знаний разработчиков? Я думаю, нанимайте лучших, не идите на компромисс. Опять же, лучше иметь 1 или 2 профессионалов, чем 5 любителей. И последнее, но не менее важное: ставьте способности выше опыта. У вас нет времени и денег, чтобы быть слишком разборчивым!

«Есть три вещи, на которые я обращаю внимание, когда нанимаю людей: умны ли они? Доводят ли они дело до конца? Хочу ли я проводить с ними много времени? И когда я отвечаю «да» на все три вопроса, я почти никогда не жалею об этом найме!» — Сэм Альтман

Теперь у вас есть идея и команда, что дальше? Ответ заключается в продукте для разработки.

Продукт

Машинное обучение — это ключ к прогнозированию и автономному принятию решений. После обучения машины, т.е. е. запрограммированный, он будет выполнять задачи самостоятельно, без специальной помощи человека, потому что машинное обучение работает на основе ИИ. Чтобы убедиться, что машинное обучение работает в соответствии с вашими самыми смелыми ожиданиями, первый шаг — определить требования, наметить объем работ, установить стандарты (показатели) и позволить техническим специалистам из вашей команды изучить все возможности. Сделайте этот процесс гибким и мыслите нестандартно!

ML включает в себя четыре типа возможностей обучения. Эти:

  • контролируемый: алгоритмы запрограммированы для прогнозирования результатов путем обработки помеченных данных (различных объемов обучающих данных, которые имеют теги с результатами)
  • неконтролируемый: алгоритмы обнаруживают шаблоны без обработки помеченных данных (например, ассоциации, кластеризация или обнаружение аномалий)
  • полууправляемый: это слияние алгоритмов обучения с учителем и без учителя
  • усиленный: алгоритмы обучаются на основе полученной обратной связи в течение некоторого времени (в основном роботы работают так)

Сам продукт также имеет фон, которого нужно придерживаться. Главное — понять свои намерения — вы пытаетесь создать продукт машинного обучения или интегрировать машинное обучение в продукт? Этот прямой вопрос имеет значение. Вот почему. Продукт машинного обучения основан на моделях машинного обучения — столпах любого разработанного продукта, в основе которого лежит машинное обучение. Не изобретайте велосипед и займитесь пониманием ввода и вывода моделей, и этого будет достаточно.

Конечные пользователи

Ключевым участником сборки продукта является конечный пользователь. Найдите пару конечных пользователей и дайте им протестировать ваш продукт. Лучше делать продукт для небольшого числа людей, которые будут горячо любить его, чем для большего числа людей, которым он будет только нравиться. Чтобы добавить, что является самым важным для конечного пользователя? Правильно, пользовательский опыт или, как мы его знаем, UX. Да, это важно при разработке программного обеспечения, и да, машинное обучение используется для улучшения UX. Это менее важно только в том случае, если точность исполнения является главным приоритетом.

Технический стек и проблемы

Создание решения ML требует не только знания Python и алгоритмов. Инженеры по машинному обучению пользуются большим спросом, поскольку их набор навыков включает языки программирования Java, R, вероятность и статистику, моделирование данных, информатику и проектирование систем. Кроме того, они должны быть гибкими членами команды, готовыми работать бок о бок с менеджерами проектов, дизайнерами UI/UX, бизнес-аналитиками и другими членами кросс-функциональной команды.

Команды инженеров по машинному обучению сталкиваются с множеством проблем. Алгоритмы машинного обучения, как правило, действуют как «черный ящик», который принимает входные данные и выдает полностью скрытый результат. Таким образом, решение проблем и критическое мышление также являются одними из самых важных навыков.

Последний экземпляр этого путешествия — казнь — не так весело, но стоит свеч. Давайте копать глубже!

Выполнение

Накапливать идеи довольно легко, а воплощать их в жизнь совсем наоборот. Реализация требует много усилий и бессонных ночей. Есть два фокусных вопроса, ответы на которые вам очень помогут. Во-первых, «Что делать?» И, во-вторых, «Как это делается?» Если вы разберетесь с этими ключевыми вопросами, вы будете делать все быстро и на высшем уровне. Чтобы добавить, составьте план, установите цели компании и донесите свой продукт до масс. Непрерывно.

Также было бы неплохо найти делового партнера, который может поделиться опытом в реализации вашего продукта машинного обучения. Обзор компаний, занимающихся машинным обучением, можно найти на g2.com, где собраны лучшие компании-разработчики программного обеспечения на основе прозрачных обзоров. Среди компаний с самым высоким рейтингом, специализирующихся на науке о данных и инженерии, есть IBM, Intel, Google, которые также предоставляют каталоги данных машинного обучения для преобразования, моделирования и визуализации данных.

Заключительные слова

Если вы хотите проверить свою идею, мы всегда можем вам помочь. Переходите по ссылке https://inoxoft.com/service/big-data-analytics-and-machine-learning-services/ и совершим открытие!

Первоначально опубликовано на https://inoxoft.com 26 ноября 2020 г.