除Google、Facebook以外的公司們，該如何打造自己的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)？作者給出了自己的建議：小公司，雇用擅長(zhǎng)工程和數(shù)據(jù)的ML人才；中型公司，聘請(qǐng)一位優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員，雇傭更多的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，協(xié)同增效，各盡其職；大公司，避免從頭建立自己的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，鼓勵(lì)工程師掌握機(jī)器學(xué)習(xí)。

最近，來(lái)自不同規(guī)模、不同行業(yè)的朋友一直問(wèn)我同樣的問(wèn)題：

“我如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到我的公司里？”

這些人知道充分利用機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)的話會(huì)得到甜頭。而這里面每個(gè)人的困境都是如何將其轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實(shí)，如何發(fā)揮作用，如何雇用人員并獲得成功。

所以，我根據(jù)這些公司不同的業(yè)務(wù)規(guī)模，給予不同的建議：

當(dāng)你只是個(gè)小團(tuán)隊(duì)…

以下是我對(duì)處于早期創(chuàng)業(yè)階段的公司或非盈利機(jī)構(gòu)關(guān)于如何打造機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的建議：

對(duì)于一家小型的、沒(méi)有資金或資金不足的公司來(lái)說(shuō)，在企業(yè)內(nèi)部獲得機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)應(yīng)該是不可能的。但好消息是，許多機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者都對(duì)這種工作感到興奮。

尋找那些關(guān)心公司使命的人。在這個(gè)規(guī)模上，您將依靠您的機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)收集和清理到部署的端到端的一切。

雇用工程和數(shù)據(jù)專業(yè)的人才肯定是小企業(yè)的首選。那些已經(jīng)返回校園或者線上工作的經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師可以順利完成這些工作。因?yàn)槟繕?biāo)并非完美，所以要讓系統(tǒng)端到端工作，然后慢慢優(yōu)化所有步驟。如果是我選擇候選人，我會(huì)選擇簡(jiǎn)歷里展示了參加一些Kaggle比賽或自我導(dǎo)向的項(xiàng)目，開朗務(wù)實(shí)的人也是好的選擇。那些希望在構(gòu)建和測(cè)試模型之前將一種模型應(yīng)用于所有內(nèi)容，或者想要花費(fèi)數(shù)月優(yōu)化數(shù)據(jù)管道的研究人員卻不是合適的人選。

當(dāng)你已經(jīng)發(fā)展成了一個(gè)中型公司…

當(dāng)那些對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序感興趣的不初創(chuàng)公司或中型企業(yè)建立機(jī)器ML團(tuán)隊(duì)時(shí)，我建議他們采取略微不同的方法。與谷歌不同，你不能雇用很多研究人員，因?yàn)槟悴恍枰麄儊?lái)撰寫研究論文。

成功組建團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵是聘請(qǐng)一位非常優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員，并讓他與數(shù)據(jù)工程師合作，以提高他們的工作效率。這樣的人才就像珍貴的寶藏，請(qǐng)不要讓他們編寫代碼，把他們安排在想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師中，實(shí)現(xiàn)“王者帶青銅”。

一些公司建立了一個(gè)功能性的機(jī)器學(xué)習(xí)小組，而一些公司將機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入到團(tuán)隊(duì)中。很多人對(duì)此褒貶不一，但我必須實(shí)事求是地說(shuō)，這兩種組織結(jié)構(gòu)都有效。

一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)如何真正幫助人才？這通常是最大的瓶頸。您需要仔細(xì)管理團(tuán)隊(duì)，以確保他們正在為公司執(zhí)行最相關(guān)的任務(wù)。在整個(gè)組織中合理分配機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)是很實(shí)用的，因?yàn)檫@樣機(jī)器學(xué)習(xí)專家就可以接近最終用戶，但它也會(huì)使招聘更加困難。

雇用更多的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師而不是機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家，并且保證分配給他們的任務(wù)是匹配適合的，這點(diǎn)至關(guān)重要。

通常來(lái)講，機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行算法優(yōu)化的操作通常與商業(yè)需求并不相符。如果沒(méi)有一個(gè)有效的端到端系統(tǒng)，這種錯(cuò)位可能會(huì)長(zhǎng)達(dá)數(shù)月。另一個(gè)常見問(wèn)題是需要更改或更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但在訓(xùn)練和部署算法之前人們往往不會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)需要更新。因此，在更新數(shù)據(jù)之前，讓端到端系統(tǒng)盡可能快地進(jìn)行就變得至關(guān)重要。

成為大公司后，也有困境…

與很多大公司合作，我一次又一次地看到了相同的錯(cuò)誤。在這個(gè)范圍內(nèi)，一家公司能夠雇用優(yōu)質(zhì)的ML人才，但沒(méi)有更多預(yù)算與行業(yè)巨頭競(jìng)爭(zhēng)。

Facebook和谷歌的精英團(tuán)隊(duì)正在使用標(biāo)準(zhǔn)的開源模型和架構(gòu)。最近，我與許多財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)進(jìn)交談時(shí)發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)正在建立自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)而不測(cè)試是否有必要這樣做。

機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員喜歡做研究，而管理者則欺騙自己：研究人員正在構(gòu)建有價(jià)值的IP。事實(shí)上，他們并非如此。他們浪費(fèi)了大量的時(shí)間來(lái)進(jìn)行一些重復(fù)的事情，而那段時(shí)間最好花在最新的尖端模型上。最好從最簡(jiǎn)單，最標(biāo)準(zhǔn)的事物和層著手，每增加一部分都應(yīng)該保證能對(duì)算法的性能產(chǎn)生重大影響。

大公司應(yīng)避免建立自己的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。我與之交談的所有科技公司幾乎都在建立自己的定制機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧，并且感到非常興奮。使用開源工具比構(gòu)建和維護(hù)自定義基礎(chǔ)架構(gòu)更具可持續(xù)性。

大公司應(yīng)該培訓(xùn)他們的工程師進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。工程師非?？释麑W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，如今的基礎(chǔ)工具使得這個(gè)想法變得更容易。在這一點(diǎn)上，我認(rèn)為培訓(xùn)工程師學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)比培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者如何成為優(yōu)秀的工程師更有效率。無(wú)論如何，具有一些機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的工程師可以通過(guò)多種渠道發(fā)揮作用。一些公司正在這樣做，但我很驚訝更多的公司沒(méi)有明白這一點(diǎn)。

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建立機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)真的值得嗎？

招聘ML團(tuán)隊(duì)既昂貴又需要大量工作。一些公司雇用一支ML團(tuán)隊(duì)，但目的只是為投資者檢查一些設(shè)備，這就太浪費(fèi)資源了。無(wú)論公司的規(guī)模如何，如果沒(méi)有明確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，這家公司必然會(huì)后悔進(jìn)行這項(xiàng)投資。所以，組建之前，要問(wèn)自己的關(guān)鍵問(wèn)題是：

1）我有需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)才能解決的問(wèn)題嗎？

2）我可以獲取相關(guān)的培訓(xùn)數(shù)據(jù)嗎？

3）我試圖解決的問(wèn)題對(duì)我的業(yè)務(wù)至關(guān)重要嗎？

如果你對(duì)所有這些問(wèn)題回答“是”，那么就可以著手準(zhǔn)備了。