Tại sao doanh nghiệp thất bại trong Machine Learning?

Tôi muốn tiết lộ cho bạn một bí mật: mọi người thường chỉ nhìn Machine Learning theo đúng nghĩa đen của nó. Tuy nhiên, thực tế, Machine Learning phức tạp hơn nhiều. Và nếu các doanh nghiệp không hiểu điều này, họ có thể gặp rất nhiều rắc rối.

Xem thêm

Làm thế nào để thành công trong ngành công nghệ?

Bạn có biết nhu cầu tuyển dụng ngành công nghệ thông tin đang tăng cao?

Câu chuyện về Machine Learning

Hãy tưởng tượng việc bạn thuê một đầu bếp để xây lò nướng hoặc một kỹ sư điện để nướng bánh mì. Đó là loại lỗi mà tôi thấy các doanh nghiệp mắc phải nhiều lần liên quan đến Machine Learning.

tập trung học tập

Nguồn: Internet

Nếu bạn đang mở một tiệm bánh, chắc chắn thuê một thợ làm bánh có kinh nghiệm, thành thạo tất cả các loại bánh mì lẫn bánh ngọt là một ý tưởng tuyệt vời. Ngoài ra, bạn cũng cần một lò nướng nữa, đúng không nào? Mặc dù nó là một công cụ quan trọng, tôi cá rằng bạn không thể nào ép buộc đầu bếp bánh ngọt hàng đầu của mình phải biết cách xây dựng lò nướng đó; vậy tại sao công ty của bạn tập trung, với mức quan trọng tương đương cho Machine Learning?

Bạn đang kinh doanh làm bánh mì? Hay làm lò nướng?

Đây là những doanh nghiệp khác nhau! Thật không may, quá nhiều dự án machine learning thất bại vì không biết liệu họ nên xây lò nướng, công thức hay bánh mì.

Nghiên cứu về machine learning

Nhắc đến Machine Learning, bạn cần nghĩ ngay tới những khóa học và sách giáo khoa về máy móc này là về cách chế tạo lò nướng (và lò vi sóng, máy xay sinh tố, lò nướng bánh, bếp từ bồn rửa chén!). Tuy nhiên, xui xéo thay, chẳng mấy ngưới nói với bạn về điều này cả. Thế là, bạn cứ tốn thời gian loay hoay với cách nấu nướng và đổi mới công thức nấu ăn!

Applied machine learning

Nguồn: Internet

Nếu bạn xây dựng các thuật toán Machine Learning, trọng tâm của bạn là các công cụ đem lại một lợi ích chung cho người sử dụng. (Ví dụ: thiết bị nhà bếp) Doanh nghiệp này được gọi là nghiên cứu về Machine Learning và thường được thực hiện bởi những nơi như trường học chuyên ngành hoặc các doanh nghiệp như Google.

Khi nói đến Machine Learning, nhiều tổ chức đang kinh doanh hiểu sai về nó!

Bạn cần khá nhiều kiến ​​thức để tham gia vào công việc này, bởi sự tồn tại lâu dài của nó trong dòng lịch sử. Một số thuật toán phổ biến đã có từ nhiều thế kỷ. Ví dụ, phương pháp bình phương tối thiểu để hồi quy, được xuất bản năm 1805. Một chặng đường dài 200 năm chứ chẳng đùa!

Ngày nay, có một số thiết bị khá tinh vi ngoài thị trường, bạn sẽ xây dựng lò vi sóng tốt hơn như thế nào nếu bạn không biết cách thức hoạt động của thiết bị này? Tất nhiên bạn cần tất cả những nghiên cứu để có thể thành công! Trở thành một nhà nghiên cứu phải mất nhiều năm!

doanh nghiệp hiểu sai về machine learning

Nguồn: Internet

Ứng dụng Machine Learning

Hầu hết các doanh nghiệp chỉ muốn nấu ăn – để giải quyết các vấn đề kinh doanh của họ. Họ không có hứng thú với việc bán lò vi sóng, và thường mắc sai lầm khi cố gắng xây dựng các thiết bị đó từ đầu. Thật ra, khó có thể đổ lỗi cho họ khi chu kỳ giáo dục và giáo dục hiện nay chủ yếu tập trung vào nghiên cứu, thay vì ứng dụng.

Nếu bạn đổi mới công thức nấu ăn, thì đừng có những thay đổi mới lạ trong guồng máy thiết bị của mình. Những lò vi sóng đã tồn tại. Bạn có thể nhận được chúng miễn phí từ nhiều nơi. Và nếu thiết lập nhà bếp của riêng bạn, nghe có vẻ như là một việc vặt, các nhà cung cấp như Google Cloud Platform cho phép bạn sử dụng chúng, hoàn chỉnh với các thiết bị, nguyên liệu và sách công thức.

ứng dụng machine learning

Nguồn: Internet

Đối với hầu hết các ứng dụng, nhóm của bạn không cần phải hiểu toán học về truyền ngược trong mạng lưới thần kinh, cũng như đầu bếp chẳng cần biết sơ đồ nối dây cho lò vi sóng. Nhưng có rất nhiều điều mà bạn cần phải biết nếu bạn đang lên kế hoạch điều hành một nhà bếp quy mô công nghiệp, tất cả mọi thứ từ việc quản lý nguyên liệu của bạn đến kiểm tra xem các món ăn của bạn có tốt không trước khi bạn đem chúng phục vụ khách hàng.

Bạn đang bán cái nào trong số này? Đội ngũ phù hợp để thuê phụ thuộc vào câu trả lời của bạn.

Đâm sầm và bùng cháy với Machine Learning

Thật không may, tôi thấy rất nhiều doanh nghiệp không đạt được giá trị từ Machine Learning vì họ không nhận ra rằng thực tế áp dụng hoàn toàn khác biệt với nghiên cứu thuật toán. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo cố gắng bắt đầu nhà bếp của họ bằng cách thuê những người đã dành cả đời chế tạo các bộ phận lò vi sóng nhưng lại chưa bao giờ nấu nướng. Điều này sẽ dẫn đến sai lầm chăng? Nếu điều đó thành công, thì đó là vì bạn gặp may mắn và vô tình thuê một kỹ sư là một đầu bếp giỏi.

Nhưng thường thì bạn không may mắn. Mỗi ngày bạn chỉ có 24 tiếng và nếu bạn dành nhiều thời cho việc ngăn cứu sơ đồ cấu tạo lò vi sóng thì bạn sẽ chẳng còn bao nhiêu thời gian để cống hiến cho việc làm chủ nghệ thuật làm bánh ngọt hoặc kinh doanh. Ở đâu và khi nào! – nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo được đào tạo tiến sĩ của bạn có đạt được các kỹ năng cần thiết về ứng dụng machine learning không?

machine learning

Nguồn: Internet

Nếu bạn đặt trái tim của mình vào một người, mà người này phải là chuyên cả hai mảng (máy móc lẫn làm bánh), không có gì lạ khi bạn than phiền về sự thiếu hụt tài năng!

Nếu bạn cố gắng bắt đầu một nhà hàng bằng cách thuê những người mà họ đã xây dựng các bộ phận lò vi sóng trong suốt cuộc đời của họ nhưng chưa bao giờ nấu một thứ gì đó thì điều gì có thể xảy ra?

Thay vào đó bạn nên thuê ai? Giống như trong một nhà bếp công nghiệp, bạn cần một đội ngũ liên ngành với sự lãnh đạo hiểu được không gian này. Nếu không, các dự án sẽ xì hơi và không đi đến đâu.

Thuê đội ngũ phù hợp với công việc

Nếu bạn đang bán các thiết bị tiên tiến, hãy thuê các nhà nghiên cứu. Nếu bạn đổi mới trong công thức nấu ăn để bán thực phẩm ở quy mô, bạn cần những người tìm ra:

– những gì đáng để nấu / mục tiêu là gì (người ra quyết định và quản lý sản phẩm)

– những người hiểu nhà cung cấp và khách hàng (chuyên gia tên miền và nhà khoa học xã hội )

– những người có thể xử lý nguyên liệu ở quy mô (kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích)

– những người có thể thử nhanh nhiều kết hợp thiết bị thành phần khác nhau để tạo ra các công thức nấu ăn tiềm năng (kỹ sư machine learning áp dụng)

– những người có thể kiểm tra xem chất lượng của công thức có đủ tốt không để phục vụ (các nhà thống kê)

– những người biến công thức tiềm năng thành hàng triệu món ăn được phục vụ hiệu quả (kỹ sư phần mềm)

– những người giữ đội ngũ liên ngành theo dõi (quản lý dự án / chương trình)

– những người đảm bảo rằng các món ăn của bạn luôn được chú ý ngay cả khi xe tải giao hàng mang đến cho bạn một tấn khoai tây thay vì gạo bạn đã đặt hàng (các kỹ sư đáng tin cậy).

 hiring-true-person

Nguồn: Internet

Trong khi những người cần thiết này là những cá thể riêng biệt, hãy chắc chắn rằng bạn đã từng đảm nhận từng vai trò. Và trước khi bạn ném cà chua thối của bạn vào tôi vì đã cung cấp một bức tranh biếm họa không hoàn chỉnh như vậy, tôi sẽ tự do thừa nhận rằng có nhiều điều để nói về việc tuyển dụng chuyên ngành machine learning ứng dụng.

Nói về gia công, nếu nhóm của bạn đã thử tất cả các công cụ hiện có và không thể tạo ra một công thức đáp ứng các mục tiêu kinh doanh của bạn, thì nên suy nghĩ về việc thêm các kỹ năng trong việc xây dựng các thiết bị (nhà nghiên cứu). Việc bạn có thuê người đó như một nhân viên thường trực của mình hay thuê ngoài một công ty nghiên cứu thuật toán có kinh nghiệm phụ thuộc vào quy mô và sự trưởng thành trong hoạt động của bạn.

Một lý do khác để kết nối với các nhà nghiên cứu là sản phẩm mẫu của bạn thành công đến mức sử dụng các thiết bị được chế tạo tùy chỉnh có ý nghĩa ở quy mô lớn mà bạn có thể may mắn vận hành được. (Thật là một vấn đề tuyệt vời!)

Quyết định thông minh

Các chuyên gia nên nói về điều này, nhưng họ chẳng bao giờ làm thế. Họ biết rằng thực tế có hai bài học về máy móc ở đây, và vì vậy thế giới đang đào tạo mọi người xây dựng tất cả các thuật toán này nhưng không sử dụng chúng. Nhóm của tôi đang làm việc để khắc phục điều đó. Chúng tôi đã tạo ra một kỷ luật mới để bao quát khía cạnh ứng dụng và chúng tôi đã đào tạo hơn 15.000 nhân viên trong đó. Chúng tôi gọi nó là kỹ thuật ra quyết định thông minh, và nó mở rộng tất cả các khía cạnh ứng dụng của machine learning và khoa học dữ liệu.

Nói cách khác, nếu nghiên cứu machine learning đang chế tạo vi sóng và Machine Learning ứng dụng là sử dụng vi sóng, kỹ thuật ra quyết định thông minh sử dụng vi sóng một cách an toàn để đáp ứng mục tiêu của bạn và sử dụng một cái gì đó khác khi bạn không cần lò vi sóng.

quyết định thông minh

 

Nguồn: Internet

Chúc may mắn và vui vẻ!

Khi nói đến Machine Learning ứng dụng, phần khó nhất là biết bạn muốn nấu món gì và bạn dự định kiểm tra nó như thế nào trước khi bạn phục vụ nó cho khách hàng của mình. Phần đó thực sự không khó lắm – chỉ cần đừng quên cách làm là được. Đối với phần còn lại, giải quyết các vấn đề kinh doanh với Machine Learning dễ dàng hơn nhiều so với hầu hết mọi người nghĩ. Những nhà bếp lấp lánh đang chờ bạn đến khám phá. Bắt đầu mày mò!

Mỗi khi tôi gặp một người tin rằng họ cần tham gia một khóa học thuật toán Machine Learning truyền thống để bắt đầu, tôi có thể giúp đỡ nhưng hãy tưởng tượng họ từ chối sử dụng lò vi sóng cho đến khi họ tự chế tạo. Đừng rơi vào lời nói dối nói rằng bạn cần một tiến sĩ để làm những điều tuyệt vời với Machine Learning. Thay vào đó, những gì bạn thực sự cần là một chút sáng tạo của con người. Chúc may mắn và vui vẻ!

good-luck-and-have-fun

Nguồn: Internet

Bài viết dịch từ nguồn Hackernoon.com


Đăng ký nhận FREE tài liệu full bộ CV Package được thiết kế bởi chính Việc Ơi – Nâng cao chất lượng CV của bạn cả về hình thức lẫn nội dung với chỉ 5s: https://bit.ly/2MBDI5D

Mọi thắc mắc liên hệ:

– Inbox Fanpage: m.me/tophunt.itjob
– Email: tuyendungvieclam.viecoi@gmail.com

Theo dõi thông tin tuyển dụng của Việc Ơi trên