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人工智能应用专栏 | 麦肯锡警告产品经理,不要沉迷于复杂AI模型

人工智能 作者:dicksonjyl560101 时间:2019-04-11 12:39:08 0 删除 编辑


要让人工智能技术落地到企业进行应用并且发挥效能,最需要解决场景中模型的问题。

人工智能为企业用户提供服务、培训、平台、接口和硬件等各种能力,也包括业内通常说的算法、算力和数据等能力。而无论从哪一个角度来看,人工智能在行业落地中,离不开具体的场景。

麦肯锡曾经告诫过AI产品经理,沉迷于复杂AI模型的行为并不受推崇。这是因为底层模型的准确性并不能保证良好的用户体验。一些简单的模型也能够提供足够的准确性。因为一旦增加模型的复杂性,那么也会遵循二八定律的原则,就会导致边际效益的递减。因此,在某些情况下,准确性至关重要,模型需要多次迭代,并不需要一次性构建太复杂的模型。

也就是说,不管是垂直行业具有特色的应用场景,还是在水平行业通用的场景,几乎都需要对原有的算法模型进行调优,通过读取该特定领域的数据,优化模型参数,来确保在该场景下预测的准确率。

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10大流行算法

在这里,我们从网上搜集了10种流行AI算法

1. 线性回归

2. Logistic回归

3. 线性判别分析

4. 决策树

5. 朴素贝叶斯

6. K-Nearest Neighbors

7. 学习矢量量化

8. 支持向量机

9. Bagging和随机森林

10. 深度神经网络

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哪一种适合你?

那么如何判断哪个模式更匹配您的需求呢?以下是一些帮助判断的要点:

1. 您需要处理的3V大数据(输入的数量,种类和速度)

2. 您可以使用的计算资源数量

3. 您处理数据的时间限制

4. 数据处理的目标

综上所述,如果一个模型可以提供94%的预测精度,另一个模型可以提供86%的预测精度,但是高精度模型的处理时间是低精度模型处理时间的两倍,那么就需要您基于上述条件去做选择。

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但是,目前还存在一个比较大的问题是很多企业普遍缺乏设计、实施数据分析以及机器解决方案所需的专业知识。这就是为什么有那么多的企业都去选择专门的托管服务提供商。


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行万里路,读万卷书,阅无数人。 吃货一枚,爱吃湘菜,粤菜与杭帮菜,尝遍天下美食。 摄影爱好者,游遍名川大山,江河胡海,赏遍人间春色。 爱看电影,尤其是国产大片,好莱坞大片。英文名:Dickson Jin, 网名:风一样的BOY。精通SAP供应链咨询。2017年开始研习人工智能。

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