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面对到处兜售的“AI”和“机器学习”,7条原则

类别:企业动态 发布时间:2021-01-07 浏览人次:

图源:unsplash   作为新晋风口 AI 和 机器学习 ,无论是商业领导人、创业者、天使投资人、企业中层管理人员、黑客马拉松的裁判还是 技术 相关人员,都有可能面对这种情况:有人试图 推销 他们的 AI产品 、 机器学习软件 或者其他时髦词汇的花哨组合。 如果陷入这样的境地,有时你会感到专业知识不足,无法妥善决策。
  坚守阵地,不要被吓倒了!以下七条常识可以帮你从捕捉信号,看穿夸夸其谈的说辞,识破骗局和谎言。
  1. 我们用AI来
  爱因斯坦说 不能简明地解释一件事,说明你对它懂得不够多。
  如果有人说到 AI 这一包罗万象的概念,请小心,这有可能是花哨的推销。当然啦,也有可能是真的为了避免顾客烦心,因此省略了令人痛苦的复杂细节。
  可以先假定他们无罪,但是要深挖细节,多了解一下具体使用了哪个机器学习模型,并让他们通过类比解释。
  你可以问问他们这些问题:
  为什么选择这一方案,不选其他方案?
为什么对于这些数据,这个方案胜过其他方案?
是否有人解决过类似的问题?如果有,他们采用了什么方法?
有试过别的方法(模型/算法/技术)吗?结果与现在的方案有什么不同?(如果可以的话,要求提供图表作为证据)
尽管没必要一开始就明白所有问题的答案,但是我们应该问问题,尽可能地弄清楚、搞明白。笔者还没有遇到过哪个机器学习概念是无法用类比解释的。因此,如果觉得谈论太多技术细节太过困难,就要求进一步的解释。这样仔细的审查不仅能加深理解,也能展示该方案的思路。
  2. 无用输入,无用输出
  图源:/
  这是企业面试时常问的问题。在评估机器学习方案时,优缺点问题非常有用。如果有人推荐某个机器学习方案,一定要问问他们这个方案的局限性:
  采用这一方案是否利大于弊?
该方案的局限性将来是否会影响其性能?
成功的关键在于了解自身弱点并成功地弥补弱点。缺乏这一能力的人总是失败。站在采用高效、可持续的机器学习方案的角度来说,了解其局限性对于其成功至关重要。
  不仅如此,要求推荐者说明方案的局限性也能反映透明度的问题。这反映出推荐这一方案的人考虑有多细致、是否值得信任。
  如你所见,识破谎言的关键之处就是不要慌张,大胆提问吧!询问、澄清、仔细审查所有不确定的东西。依靠这7条建议,你可以强化理解并全面评估机器学习方案。答不上来这些问题的推销者们,还不快快现身!
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