Нанимайте подходящих консультантов по машинному обучению и создавайте свои продукты машинного обучения быстрее
Создать команду искусственного интеллекта сложно, и во многих случаях лучше нанять опытную команду консультантов по машинному обучению, чтобы создать свое решение на основе искусственного интеллекта.
Тем не менее, недостатки консалтинговых фирм также хорошо известны:
- Делать вещи более сложными, чем они должны быть.
- Они могут с трудом уложиться в сроки и остаться в рамках бюджета или даже
- Не в состоянии полностью выполнить свое обещание о рабочем решении машинного обучения.
Трудно отделить ведущую консалтинговую фирму от новичка, когда вы сами только начинаете заниматься машинным обучением. Это руководство поможет вам найти консультацию, с которой стоит поработать.
В этой статье вы увидите
- 9 вещей, на которые следует обратить внимание при консультировании по машинному обучению
- Вопросы, которые вам нужно задать себе, прежде чем обращаться к фирмам, и
- Советы, чтобы избежать типичных ошибок, которые приводят к провалу или чрезмерно дорогостоящим проектам.
9 вещей, на которые стоит обратить внимание при консультировании по машинному обучению
1. Они упрощают машинное обучение
Ваш консультант по машинному обучению должен уметь объяснять, как работает машинное обучение на языке, понятном вам и вашей команде.
Что такое машинное обучение? Если вы сегодня используете ИИ, то почти всегда речь идет о создании системы, которая может собирать данные и превращать их в некие прогнозы.
Чтобы делать эти прогнозы, алгоритмы машинного обучения находят скрытые шаблоны, которые связывают данные с правильным прогнозом, просматривая множество обучающих примеров (вот почему вам нужно много данных, чтобы заставить ИИ работать) .
Чтобы получить отличную визуальную иллюстрацию того, как модель обучается, находит закономерности, а затем делает прогнозы, обратитесь к R2D3 Визуальное введение в машинное обучение.
2. Они быстро встают на ноги.
Консалтинговая компания по искусственному интеллекту, которая проработала достаточно проектов, может сказать вам, является ли ваша идея перспективной, за считанные минуты, а не дни или недели.
В 90% случаев опытное агентство может сказать вам «Да, это может сработать» или уверенное «Нет» в течение ~ 15 минут после того, как вы объясните свою проблему, цель и доступные данные.
Они не могут гарантировать, что на этом этапе вы получите значимые результаты, но они должны быть в состоянии сказать вам, какие идеи стоит реализовать. Вам все равно нужно будет создать доказательство концепции, чтобы подтвердить, что то, что вы хотите предсказать, действительно можно точно спрогнозировать с вашими данными - и это займет не более 8 недель.
3. Они не боятся сказать вам «нет».
Готова ли консалтинговая фирма по машинному обучению работать над каждой вашей идеей?
Или они подскажут вам лучшее решение, даже если оно не то, чего вы ожидали?
Многие идеи машинного обучения не являются хорошей идеей при ближайшем рассмотрении. Если у вас нет нужных данных или нет четкого пути к решению - даже для экспертов - они должны вам сообщить.
Точно так же не для каждого проекта потребуется ИИ.
К нам регулярно обращаются клиенты за консультацией по машинному обучению, когда более простая система может дать им 90% результатов. В этих и других случаях мы часто рекомендуем не использовать машинное обучение и указывать им правильное направление, чтобы сделать это самостоятельно или с помощью стандартной консультации по разработке программного обеспечения.
Не каждый проект возможен. Еще меньше достойных внимания.
Найдите агентство по машинному обучению, которое подскажет вам, какие идеи нужно отбросить на ранней стадии, и сосредоточится на вариантах использования, которые быстро принесут вам результаты.
4. Они открыто рассказывают о своем опыте.
Не позволяйте консалтинговой компании в области ИИ прикрываться соглашениями о неразглашении. Конфиденциальность - главный приоритет в мире науки о данных, но уважаемая компания, занимающаяся ИИ, все равно должна иметь разрешение указывать вам на некоторые конкретные проекты и говорить о некоторых настоящих именах и цифрах.
У нас есть соглашения о неразглашении со всеми нашими клиентами, но мы все равно можем сказать вам, с кем мы работали, какую проблему мы решили и каковы были последствия.
Эти кейсы должны сопровождаться именами и контактными данными руководителей проектов компаний, с которыми они работали.
Выберите надежное агентство по искусственному интеллекту, которое имеет надежные рекомендации и дает вам представление о конкретных проектах, которые они создали, о том, как они подошли к этим проектам и каких результатов они достигли. Обязательно спросите, являются ли эти проекты исследовательскими или POC, или они действительно используются в повседневной работе своих клиентов.
5. Они задают правильные вопросы
Вы только что ушли с собрания, чувствуя, что они задали все правильные вопросы? Задавали ли они уточняющие вопросы, копали и исследовали, пока не выяснили суть вашей проблемы?
Чтобы реализовать свой проект правильно, ваша консалтинговая компания по ИИ должна узнать как можно больше о вашем бизнесе и предметной области - о том, что вас волнует, о вашем словарном запасе, о том, как выглядят ваши данные и почему то, что вы хотите предсказать, имеет значение. вам.
Они должны иметь возможность повторять ваши цели так, как вам нравится.
В ходе проекта машинного обучения команда консультантов будет принимать важные решения, которые определят результат вашего проекта. Они также предложат вам идеи или предложения по улучшению. Они могут делать это эффективно только в том случае, если действительно понимают ваш бизнес и ваши цели.
Ваши консультации должны быть больше сосредоточены на понимании вашей проблемы, чем на продаже вам их услуг.
Небольшие недопонимания вначале могут привести к дорогостоящим, трудно исправляемым ошибкам в дальнейшем.
6. Они щедры на свои знания
Ваше консалтинговое агентство по машинному обучению должно быть открыто обо всем - например, о том, сколько усилий потребуется, какие технологии они будут использовать и какие методы они будут использовать, чтобы достичь этого.
При первых звонках потенциальным клиентам мы даем конкретные отзывы. Мы оцениваем, есть ли у них нужные данные, и набрасываем план того, как они могут перейти от идеи к законченному решению, включая алгоритмы, настройку и бюджет, который им понадобится для этого.
В машинном обучении очень мало «секретов». Не секрет, что вы будете использовать сверточные нейронные сети для автоматизированных радиологических исследований или что гибридные рекомендатели лучше всего рекомендуют контент из часто обновляемой библиотеки (например, Netflix или новостных сайтов).
Настоящая ценность консультационных услуг не в их идеях, а в элегантном решении сотен небольших проблем, с которыми они обязательно столкнутся - на пути к созданию решения, которое решает правильную проблему.
7. Они серьезно относятся к «процессу».
«Мы сделаем все, что потребуется» недостаточно. Амбиции всегда должны подкрепляться опытом.
У опытного консультанта по машинному обучению или искусственному интеллекту будет проверенный процесс, отлаженный для многих проектов. В противном случае шансы, что они завершат проект в срок и в первоначально запланированные вами сроки, очень малы.
8. У них есть технический руководитель проекта.
Проекты машинного обучения отличаются от стандартных программных проектов, и для того, чтобы ваш проект машинного обучения не отставал от графика, требуется менеджер проекта (PM), обладающий как коммуникативными навыками, так и техническими ноу-хау.
В проекте машинного обучения невозможно отделить роль управления проектом от роли технического менеджера, потому что то, как ваши данные выбираются и объединяются, напрямую влияет на то, дает ли ваше решение желаемые результаты.
Вот почему одним из людей, с которыми вы общаетесь каждый день, должен быть тот же человек, который пишет задачи для команды инженеров. И этот человек также должен обладать коммуникативными навыками, чтобы предоставлять вам понятные отчеты о проделанной работе.
Мы обнаружили, что эту роль может взять на себя старший инженер по машинному обучению. Кроме того, наш генеральный директор и технический директор следят за каждым проектом, чтобы постоянно обеспечивать соответствие реальным целям наших клиентов.
9. Они помогают сделать вашу команду лучше
Хорошая консалтинговая компания держит вас в курсе и помогает вашей команде расти.
Скорее всего, ваши руководители проектов и инженеры хотят извлечь из проекта как можно больше. Поэтому выберите консалтинговую компанию, которая будет работать с вашей командой открыто, а не выстраивать решение в одиночку.
Ваша консалтинговая фирма должна четко задокументировать требования перед проектом, регулярно отправлять код в репозиторий кода, к которому вы можете получить доступ, и предоставлять вам частые обновления. Чтобы ваша команда могла учиться, задавать вопросы и, что очень важно, при необходимости менять курс.
3 вопроса, которые следует задать себе перед тем, как выбрать консультацию по машинному обучению
Теперь, когда у вас есть представление о том, что искать, можно задать себе несколько вопросов о том, чего ВЫ хотите от своей консалтинговой фирмы по машинному обучению:
1. Вам нужен стратег по ИИ или строитель?
Вы найдете два основных типа консультантов, работающих с ИИ: стратегов и разработчиков.
Почти все консалтинговые компании на том или ином уровне делают и то, и другое, но очень немногие фирмы делают и то, и другое хорошо.
Консультации по стратегии машинного обучения:
Команды, которые работают над проектами, которые вращаются вокруг разработки стратегии искусственного интеллекта, которая соответствует вашему корпоративному видению. Их сотрудники, скорее всего, будут иметь опыт работы в качестве корпоративных консультантов, а не инженеров. Они, как правило, сосредоточены на разработке комплексной стратегии, а не на рабочем решении. Скорее всего, у них нет технических возможностей для непрерывной реализации продуктов ИИ, и они часто передают на аутсорсинг разработку, которую они предлагают, или работают над PoC со студентами.
Консультации по машинному обучению:
Консалтинговая фирма, специализирующаяся на строительстве, означает больше инженеров и меньше консультантов по вопросам карьеры. Это не значит, что они не ценят стратегию, но их подход состоит в том, чтобы определить области, в которых они могут иметь наибольшее значение, а затем выполнить работу.
В нашем случае мы ориентированы на строительство, а наш штат на 90% состоит из инженеров. Таким образом, мы можем подготовить доказательство концепции за недели, а полнофункциональные продукты искусственного интеллекта - за месяцы - гораздо быстрее, чем компания, ориентированная на стратегию.
Ничто так не вселяет уверенность в долгосрочной жизнеспособности ИИ, как быстрое создание функциональной системы ИИ. Даже скептически настроенные члены совета директоров убеждаются, когда вы начинаете извлекать из данных о клиентах потерянный доход или сокращать 80% времени анализа критически важного рабочего процесса.
Мы увидели, что импульс от всего лишь одной ранней победы с ИИ может дать толчок принятию стратегий, основанных на ИИ, в масштабах всей компании.
2. За что вы хотите платить? (результаты vs. часы)
Большинство консалтинговых фирм хотят работать по часам или дням, потому что это ограничивает их риск и перекладывает его на вас, клиента.
Если проект занимает вдвое больше времени, чем предполагалось, или никогда не достигает успешного завершения, это не их проблема. Консультации платят больше, несмотря на ваше разочарование.
Только консультанты, которые уверены в своей оценке как вашей проблемы, так и своих навыков, могут предложить вам альтернативу: фиксированные цены на проект.
Ценообразование проекта перекладывает ваш риск на консалтинговую компанию. Если они не принесут результатов, о которых вы договорились, им не заплатят. А если это займет больше времени или требует больше усилий, чем ожидалось, то дополнительные расходы ложатся на них, а не на вас.
3. Можете ли вы обойтись SaaS или вам нужно специальное решение для машинного обучения?
У вас есть 3 варианта создания решения с использованием искусственного интеллекта или машинного обучения:
1. Услуги AI SaaS
Пример: API Google Преобразование речи в текст.
Эти сервисы являются хорошими строительными блоками, которые вы можете встроить в приложение. Если сотни или тысячи других предприятий сталкиваются с той же проблемой искусственного интеллекта, что и вы (например, преобразование английской аудиозаписи в текст), то вполне вероятно, что существует API, который решает эту проблему лучше, чем вы, приложив разумные усилия.
2. Машинное обучение как сервисная платформа
Примеры: облачные платформы, такие как Amazon SageMaker, IBM Watson или Microsoft Azure.
Эти платформы обещают упростить создание любого проекта машинного обучения, но наш опыт показывает, что они работают только для простых вариантов использования. И на удивление мало приложений машинного обучения оказываются достаточно простыми, чтобы вписаться в эту модель.
3. Создайте свой собственный
Если вы хотите использовать уникальные для вас наборы данных для решения сложной проблемы, то в большинстве случаев вам необходимо создать собственное решение для машинного обучения или искусственного интеллекта.
К счастью, передовые методы планирования, создания и масштабирования приложений легко доступны. Все это в сочетании с библиотеками машинного обучения с открытым исходным кодом и доступной вычислительной мощностью в облаке (например, AWS EC2) с каждым днем упрощает создание пользовательских продуктов машинного обучения.
Остерегайтесь «превосходных алгоритмов»
Последнее предостережение: люди, продающие консалтинговые услуги по ИИ или машинному обучению на основе своих «проприетарных алгоритмов», либо не знают, что делают, либо не честно говорят о том, что важно для успеха в проекте.
В конце концов, если алгоритмы являются таким большим секретом, то почему Google и Amazon сделали так много своих лучших алгоритмов общедоступными?
Ваши данные, знание предметной области и то, как выполняется ваш проект, - вот что действительно имеет значение.
Вот 3 наиболее важных элемента, которые на самом деле определяют успех машинного обучения:
- Понимание: усвоение ваших данных, проблем и целей;
- Разработка: написание хорошо документированного, легко масштабируемого кода;
- Инфраструктура: создание надежной инфраструктуры, способной обрабатывать ваш объем запросов.
Платите за опыт, а не за алгоритмы.
В итоге
Найдите консалтинговую фирму по машинному обучению, которая на 100% прозрачна в отношении своего опыта, навыков и своего процесса. Они должны говорить на вашем языке, задавать вам массу вопросов и объяснять, что они будут делать, в понятной для вас форме.
Не позволяйте им прятаться за терминологией ИИ. Если вы не понимаете, как что-то работает, продолжайте задавать вопросы, пока не поймете. А если они не могут вам объяснить, найдите другую консалтинговую фирму, которая сможет.
Если вы не нашли консалтинговую фирму по машинному обучению, которая соответствовала бы вашим критериям - мы команда строителей, которые сосредоточены на выполнении сложных и крупномасштабных проектов ИИ от идеи до производства - если это то, что вы ищете, давай поговорим.
Первоначально опубликовано на www.datarevenue.com.
