如何使机器学习产品化同时保持敏捷性?

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人造智能(AI)和机器学习(ML)现在风靡一时,在谷歌最近的I / O 2017活动中,大伙儿儿将ML生和熟心计划渗透到所有产品中,一点大公司都转型成了机器学习公司,这是大数据时代的有五种进步。

同样,怎样让有了来自研发团队的数据型态或反馈,所以能很容易地进行设计,并使研究更简单。虽然 研究正在进行,怎样让通常是一个耗时的任务,但有两周的时间还可不可以 进行讨论,这对整个团队的理解以及提供一个积极的鼓励后会有好处的。

怎样将机器学习融入到你的开发周期之中? JAX London大会上的演讲者罗伯·希德具体解释了怎样使你的tcp连接适应机器学习,共同仍然保持着敏捷和精益的原则。

根据最近一份的调查,有38%的受访企业怎样让在使用人工智能,其中62%有望在2018年过后使用。怎样让,所以企业在充分了解大伙儿儿实现的目标过后,怎样让会感觉到投资于人工智能战略方面的压力,更并不适应传统的工程交付团队的压力了。

在试验和研究不同的想法时,很容易陷入黑客模式。而用粗略的脚一个证明一个初始的概念或想法这也是有五种方法,但随着团队的进步,实际上将更能够投资良好的编码原则的进步。尽管随着团队在多个方面的工作,让一次脚本变得更有意义,但通过正确分离,可重用和组织合理的代码使未来的研究更容易,也会减少生产中的成本。投资机器学习,使实验易于测试(并对不同的补救方案进行基准测试)将从一刚开始英文英文了了就非常有益。

精益创业和快速迭代原理这里仍然适用:方法上述观点,从非ML版本产品刚开始英文英文了了,当你刚开始英文英文了了应用ML技术时,怎样我能 不多再还可不可以 刚开始英文英文了了利用其中一点技术来获得均匀的性能的小幅增长(更好的建议是,减少人力/成本,改善用户体验。这只需5%的案例,用ML替代人力就还可不可以 实现成本效益),这样这就原应着价值上升的刚开始英文英文了了。从“小”刚开始英文英文了了,我能 见证价值的变化,共同也让ML基础架构经过了测试和验证。

进入发展冲刺周期

机器学习是有五种增强产品的有力工具。怎样让,机器学习不应被视为产品的卖点,应该是产品第一。也过后说,无论是由机器管理还是人为监督,最应该考虑的是,它是否是有产品的市场。为更好地适应市场并提供价值给客户,构建删剪非ML版本的产品是否是有意义。

并不忘记洁净间代码

  从“小”建立产品价值

机器学习不等于产品

间题是哪些?

JAX London会议期间介绍了在敏捷开发环境中的机器学习研究。这是一点有关主题的高级概述。共同也做了一点很酷的机器学习演示,这会让它更为直观且具有趣味性。

你怎样让正在招聘新的研发团队,怎样让怎样让正在使用现有工程团队的成员。无论哪种方法,让大伙儿儿在类似于的开发冲刺周期中工作(怎样我能 在冲刺中工作)也很有帮助。这将使双方的团队不多再还可不可以 了解所处的情形和工作进展情形:产品和工程变更和间题怎样让能够指导研发方向。