07/09/2018, 23:55

Một số mẹo để bắt đầu với Machine Learning

Thực sự cần thiết để bắt đầu việc học về machine learning càng sớm càng tốt nếu bạn muốn không bị tụt hậu. AI và Machine Learning đã trở thành một trong những giải pháp có tác động mạnh mẽ đến các doanh nghiệp nhất hiện nay và chúng vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược phát ...

Thực sự cần thiết để bắt đầu việc học về machine learning càng sớm càng tốt nếu bạn muốn không bị tụt hậu.

AI và Machine Learning đã trở thành một trong những giải pháp có tác động mạnh mẽ đến các doanh nghiệp nhất hiện nay và chúng vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược phát triển của các công ty công nghệ trong thời gian tới.

Cần phải hiểu rằng việc sử dụng Machine Mearning ( ML) để phát triển sản phẩm dần trở nên cần thiết – và nếu một công ty muốn đạt được mục tiêu của mình, họ sẽ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh trong thập kỷ tới nếu họ không có ML. Vì vậy, cần bắt đầu tìm hiểu về ML càng sớm càng tốt. Nếu bạn sẵn sàng đạt được mục tiêu này, đây là một số mẹo để bắt đầu.

Tạo ra liên kết giữa ML Operations và Data Science

Có nhiều công ty hiểu về ML và data science, nhưng họ không biết làm thế nào để thực hiện. Việc tập trung vào cả hai và giữ chúng riêng biệt là không cần thiết. Bạn có thể đưa data science và các hoạt động ML

Sẵn sàng cho các thử nghiệm mới

Vì đây là nỗ lực đầu tiên để ứng dụng ML vào hoạt động công ty, nên thử những thử nghiệm mới trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau, để học hỏi thêm những điều mới. Ngay khi bắt đầu chiến dịch, nếu bạn đang mong đợi thu được lợi nhuận ngay thì có lẽ bạn sẽ từ bỏ việc tìm hiểu ML ngay từ khi bắt đầu.

Quản lý hiệu quả Data Servers 

Dữ liệu của bạn như là một mặt hàng có giá trị sẽ giúp bạn đảm bảo rằng bạn không đưa ra quyết định vội vàng. Data Servers sẽ giúp thúc đẩy hiệu quả của ML, nhưng bạn cần phải quản lý và bảo vệ dữ liệu được cung cấp. Nhiệm vụ này không dễ dàng như tìm kiếm một lựa chọn lý tưởng để chuyển đổi YouTube sang MP3 – nó phức tạp hơn rất nhiều. Bạn cần phải cẩn trọng với quá trình này.

Không vội vàng để giải quyết toàn bộ vấn đề cùng một lúc

Xây dựng một giải pháp theo thời gian là rất quan trọng, và vì thế, bạn cần có đầy đủ dữ liệu ở từng giai đoạn. Vì vậy, bạn không nên vội vàng để giải quyết toàn bộ vấn đề cùng một lúc. Bắt đầu bằng việc giải quyết phần nhỏ của vấn đề và đảm bảo rằng bạn thực hiện đầy đủ quy trình giải quyết vấn đề.

Để team của bạn biết tầm quan trọng của ML và AI

Thúc đẩy ML và trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng, và bạn cần phải bắt đầu bằng cách chỉ cho CEO và đảm bảo rằng chiến lược của họ về ML / AI được cải thiện theo thời gian. Hãy nhớ rằng một hoạt động ML thành công sẽ là chìa khóa cho tương lai thành công và nếu CEO không quan tâm đến ML và AI thì hãy cảnh báo với họ rằng sẽ không có nhiều thay đổi tích cực lớn đến công ty trong thời gian tới.

Techtalk via Dzone

0