与您现有的现有团队一起实现AI承诺

时间:2019-03-12 18:27:44 阅读:35次

  我在与分析领导者的对话中遇到的一个最常见问题是,“我如何知道我的团队是否已准备好进行机器学习?”这是一个很好的问题。尽管自动化机器学习平台的炒作和简单性,但构建AI解决方案并不适合所有人。无论工具使用多么简单,您的团队都需要接受一些培训才能取得成功。然而,人工智能成功的道路可能比你想象的要短得多。

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让AI准备就绪

  在DataRobot,我们帮助世界上一些最大的组织和大多数知名品牌采用自动化技术和数据科学民主化机器学习。我目前与200多名数据科学家一起在全球范围内与客户一起工作。公民数据科学家(业务分析师,商业智能专业人员,数据工程师和软件工程师)有一个学习曲线,可以熟练地构建值得信赖的AI模型。通常需要学习数据科学,数据准备技术和语言差异。

  您的团队还需要掌握AI故事的艺术。从准确定义AI项目到了解要使用的数据,诸如预防偏见,解释结果和有效沟通结果等技能对于帮助利益相关者理解结果并从机器学习项目中获得最可操作的价值至关重要。

  为了帮助分析领导者了解他们的团队是否已准备好进行人工智能以及他们需要做些什么才能开始,我将在2月7日举行一场名为From Analytics to AI的网络研讨会:你的团队准备好了吗?在本次会议中,我将介绍常见问题解答,推迟采用的错误原因,以及如何为机器学习和AI准备现有的分析人才。为了使本次会议能够为团队目标设定和规划做好准备,我还将分享一份必备技能清单,以及推荐的实用公民数据科学培训大纲,以提升现有人才。

  展望未来,您的人才计划需要考虑自动化对常规机器学习任务和模型工厂的影响。自动化改变了所需分析和数据科学技能的融合。与传统的BI自助式BI运动非常相似,公民数据科学浪潮中的自动化将最终将任务从编程密集型工作转移到更快的商业价值,更多的项目具有更高的战略影响。

  

在算法经济中竞争

  正如分析传奇人物Tom Davenport多年前告诉我们的那样,“决策制定以及支持和自动化技术和技术将成为组织的下一个竞争战场。那些正在使用业务规则,数据挖掘,分析和优化的人是下一波业务创新的冲击力量。“

  

  我们刚刚开始看到数据驱动的组织成为算法驱动的。

  我们刚刚开始看到数据驱动的组织成为算法驱动的。自助服务分析与数据科学之间的差距限制了组织利用分析作为改变游戏规则的能力。

  如果您确实拥有使用Alteryx,Tableau,Qlik,Power BI,TIBCO Spotfire,R或Python等工具的数据精通分析人才,那么您还可以通过自动化机器学习开始AI之旅。有能力,积极主动的商业智能和分析专业人员可以提升他们的技能,以推动更好的结果。请加入我们即将举行的网络研讨会,联系我们寻求帮助或查看以下资源以了解更多信息。

  •   使用自动机器学习从BI转移到AI


  •   自动机器学习的数据准备


  •   学习人工智能讲故事的艺术


      

      

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