【AI 新創從 Amazon 經驗中學習如何優化自己的 Model?】
在 Amazon 的 2019 Prime Day,Amazon 一天要處理百萬張訂單、賣出一億七千五百萬件商品,第三方賣家營業額超過 20 億美金。Amazon 運用這些大量的資料來訓練他的 AI model,如何建立起有效的 AI model 呢?AWS 機器學習專業架構師楊仲豪分享以下心法給大家:
1. Modernize your Application
一剛開始在建立 Model 可能會花很多時間,但一個產品的 Infrastructure 以及 Support 該系統所花的時間,可以透過「不斷地自動化」越來越少,進而提升員工們有更多的時間與精力去做「創新」。
2. No General Purpose Intelligence
沒有通用的 AI,以 Amazon 自家的語音助理音響 Echo 為例,上頭有麥克風、會顯示現在幾點幾分、天氣如何、播放串流音樂…… 等,當使用者小聲地和 Alexa 說話,她回應時也會變得小聲,而 Alexa 能表現得如此自然,其中最重要的就是:Learning & Personalization Engine,透過學習和個人化,它能讓這些助理越來越了解你,「這是很多公司在做語音助理時忽略掉的,但卻是客戶們最喜愛的一點。」
3. Build vs Buy?
剛開始沒有足夠的 AI 技術和人才的時候,許多人都會用現有的 Open source 來建立自己的 Model,但長遠來看,真正有價值的 AI,是針對特定的商業需求自訂模型與收集資料,才能持續創造長期的商業價值與核心競爭力。
4. Apply the Machine Learning Flywheel
最重要的一點,人才。要在 AI 領域跑得比別人更快,就是要「打造三方人才一起工作的環境」,將「專業領域的知識」、「軟體工程技能」、「數學與統計知識」三方的人才緊密地結合,建立起機器學習的三方人才飛輪循環,透過跨領域的合作、建立互相學習的文化,才能持續進步,而這也是人工智慧的組成因素:數據、運算,以及不斷地修正。
如果你也在考慮運用 AI 創業,可以考慮以上幾點,也可以多詢問有相關經驗的前輩。
By Sandi Wu, AppWorks Analyst
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
flywheel application 在 iKala 愛卡拉 Facebook 的最佳解答
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