Not: Bu makalede bahsedilen projeler tamamen hayal ürünüdür ve yalnızca tartışılan kavramları açıklama amaçlıdır.
Yüksek büyüme hızına sahip bir girişimde veri bilimini uygulamak zordur ve anlamsız gelebilir. Veri bilimi, satış odaklı sprintler ve söndürülmesi gereken müşteri yangınları girdabında takip edilmesi zor olan zaman, kaynak ve dikkatli bir süreç gerektirir. Veri bilimcinin zihniyeti ile yeni başlayanların hızlılığı arasındaki uyumsuzluk, sinizm ve tükenmişlik yaratır, bu nedenle, yüksek büyüme hızına sahip girişimlerde veri bilimi programlarını başarılı bir şekilde büyütmek için belirlediğim ve kullandığım bazı kalıpları vurgulamak istiyorum. Bu, herhangi bir şekilde evrensel bir düşünce çerçevesi değil, ancak bir adım geri atıp, girişiminizin ihtiyaçları ile veri bilimi ekibiniz arasındaki kesişme noktasına bakarsanız, ilkelerin yankı bulacağını düşünüyorum.
İlk olarak, bir başlangıçta veri bilimini tam olarak uygulamanın neden bu kadar zor olduğunu sıralayalım:
Veri bilimcilerin hem veri bilimini uygulamalarının hem de işletmeye değerli katkılarda bulunmalarının yolları vardır. Veri bilimi için bir dayanak bulmak için, kısa vadede değer katan ve mimari ve problem çerçeveleme yoluyla veri bilimi ekibinin uzun vadeli hedeflerine katkıda bulunan yüksek kaldıraçlı sorunları belirlemeniz gerekir.
Sanki makine öğrenimi modelleriymiş gibi üretime sokabileceğiniz, makine öğrenimi olmayan "modeller" oluşturmaya başlayın . Bu, analitik mühendisliği alanına daha fazla düşebilir, ancak bir veri bilimcisinin zihniyetiyle, ayrımlar giderek daha az belirgin hale gelir. Bu proto-ML veri ürünleri bazı faydalı niteliklere sahip olacaktır.
1. İş değeri, tamamen modelin tahmin gücüne bağlı değildir. Bir başlangıçta bir veri bilimi projesi başlatmanın en zor kısımlarından biri belirsizliktir. Veri ürününüzün işletmeyle alakalı bir zaman ölçeğinde değer sunması gerekiyor(örneğin bir çeyrek) ve yüksek bir başarı olasılığı ile. İlk izlenimler önemlidir. İşe ilk teklifiniz, üretimde geçerli olmayabilecek bir makine öğrenimi modeli geliştirmek için üç ayınızı harcamaksa, gelecekte kaynak edinme konusunda iyi şanslar. Belki modelinizin ne kadar doğru olacağını bilmiyorsunuz, ancak daha büyük ürünü oluşturmaktan ne tür dışsallıkların kaynaklandığını düşünün. Bir sürecin hızını artırabilir, insan hatasını azaltabilir, bazı kritik bileşenler etrafında görünürlük ve ölçümler sağlayabilir misiniz? Tüm bunlar değerlidir ve bunların tümü öngörülebilir, artımlı yollarla sunulabilir.
2. Veri bilimi programının uzun vadeli değeri ne olacak? Makine öğrenimini üretime sokmak istatistikten çok daha fazlasını gerektirir. Özellik mühendisliği işlem hatlarına, görev düzenlemeye ve model değerlendirme yeteneklerine ihtiyacınız var. Yine, tüm bu altyapıyı belirsiz bir sonucu desteklemek için inşa etmek, yürütmeye odaklanan bir girişimde akıllıca değildir. Bir tavuk-yumurta dinamiği ortaya çıkıyor. Ancak, mutlu bir şekilde, veri bilimi altyapısı, makine öğrenimi olmayan ürünleri destekleyebilir ve aslında yukarıda belirtilen türden bir değerin sağlanmasına yardımcı olabilir. Ve bu değer - yinelemeli ve tahmin edilebilir bir şekilde dağıtılacak türden - şimdi, aksi takdirde teknik olmayan paydaşlara bazı süslü oyuncaklar olarak sunabilecek olan altyapıyı "ödemektedir".
Bütün bunlar kulağa işe yaramaz olacak kadar soyut gelebilir. Bir veri ürünü olarak değer sunarken makine öğrenimi altyapısı için ödeme yapan makine öğrenimi olmayan modeller mi? Ne diyorum ben? Bir örnekle açıklamaya çalışacağım. Yeni başlayan veri bilimi yol haritamız için iki aday problemi ele alalım. Her iki durumda da işletme, sorunu çözmek için bir makine öğrenimi büyüsü uygulamanızı istiyor.
Mevcut dolandırıcılık tespit sisteminde, çok az görünürlüğe sahip olduğumuz ve herhangi bir üst düzey metriği toplamanın zor olacağı manuel, hataya açık bir sürecimiz var. Herhangi bir makine öğrenimi modeli uygulamadan (veya hatta yeni bir mantık sunmadan), süreci otomatikleştirebilir ve değerli bilgiler sağlayabiliriz. Bunların bir kısmı arama modeli için de geçerlidir: Bugünün işletmesinin aramanın ne kadar iyi veya kötü olduğunu ölçmenin bir yolu olmadığını söyleyebilirsiniz. Ancak, orada, arama sonuçlarını iyileştirmek hala bugün var olandan daha karmaşık modelleme gerektiriyor ve bu da daha az kesin Ar-Ge gerektiriyor.
Dolandırıcılık verileri ürününün bir V1'ini oluşturmak için, Excel'den (veya analistlerin beyinlerinden) mantığı tam anlamıyla koparabilir ve değerli bir veri ürünü sunmak için makine öğrenimi altyapısına sarabiliriz. Bu kuralları basitçe veri ambarında tasarlamanın getirdiği faydalar veri kökeni ve gözlemlenebilirlik ile başlayalım.
Ayrıca, ölçekte gerçekleştirilen EDA, başlı başına güçlü bir veri ürünü haline gelebilir. "Hangi kullanıcı özellikleri, bir analistin kuralları tarafından işaretlenme olasılığı ile ilişkilidir?" gibi sorular sorun. ve “riskimiz hangi kullanıcı gruplarında yoğunlaşıyor?” ve bunları, içgörüleri demokratikleştiren Tableau veya Looker panolarıyla yanıtlayın.
Makine öğrenimi olmayan bir veri ürünü oluşturmak için bir veri bilimi zihniyetinden ve araç setinden yararlanmak, işletmeye verileri daha önce hayal bile edemeyecekleri şekillerde kullanma gücü verir. Sonuçta veri bilimi, makine öğrenimi ile eş anlamlı değildir; anlamlı içgörüler elde etmekle ilgilidir. Ancak bu zihniyet, kalıcı olarak makine öğreniminden vazgeçmek anlamına gelmez.
Aslında, bu yaklaşımı benimsemek, daha gelişmiş modelleme yaklaşımlarının uygulanmasına (hem teknik hem de iş açısından) doğal bir geçiş sağlamamaktan çok daha olasıdır. Artık makine öğrenimini üretime sokmak için ihtiyaç duyduğunuz altyapıya ve bunu yapmak için gerekçeye sahipsiniz. İşletmeye, ortaya çıkan bu yeni soruların ve sunduğunuz ölçümlerin daha da geliştirilmesi için daha karmaşık teknikler gerektirdiğini açıklayabilirsiniz. Veri bilimi altyapısıyla donatılan kural motorunuzu püskürtülene kadar sürdünüz ve şimdi kendinize bir içki ve
from sklearn import ....
Flo'daki ilk günümden bu yana sadece birkaç hafta geçti, ancak bir süredir buradaymışım gibi geliyor! UX İçerik ekibini (konuşmaya dayalı tasarım ekibimiz de dahil) yönetmek ve büyütmek için işe alındım ve kendimi bu zorlu göreve verdim. Hızlı tempolu bir başlangıçta yeni bir içerik ekibi kurmaya yönelik yaklaşımımı paylaşacağımı düşündüm.
2022'nin 10. haftasını yeni tamamladık ve işte ilk P2E oyunumuzun piyasaya sürülmesi, heyecan verici Metaverse haberleri ve çok daha fazlası ile güncellemeler ve haberlerle dolu başka bir toplama. Öyleyse arkamıza yaslanalım, rahatlayalım ve haftayı tamamlayalım! Manic Games Geçen hafta ilk P2E oyunumuzun bir ön gösterimini yayınladık.
Amerikalı koşucu Athing Mu, profesyonel kariyerinde ilk kez 800 metrelik bir yarışı kaybedebilirmiş gibi görünüyordu. Mu, tipik olarak, az kol hareketi ve görünüşte az enerji içeren benzersiz ve zahmetsiz bir adımla yarışlarına hükmeder.
28 Temmuz 2022'de Güneş, Yeni Ay, Aslan'da Ceres kavuşumu Jüpiter RX'i üçgen yapacak, Merkür ise Uranüs'ü Merkür, Uranüs-Mars, Satürn'e T-karesinin bir parçası olarak veya düğümler ise sabit bir Büyük Haç ile kare yapacak. dahildir. Venüs, Kara Ay Lilith ve Yengeç burcundaki sabit yıldız Sirius ile kavuşum halindedir.
Angular uygulamanızın bazı bölümlerinin neden hala yavaş olduğunu merak ediyor musunuz? Bu makale, uygulama performansınızı nasıl artırabileceğinizi size gösterecek. Angular uygulamalarınızı gecikmeli ve yavaş buluyor ancak bunları nasıl geliştireceğiniz konusunda hiçbir fikriniz yok mu? Uygulamanızın performansını artırmanın yaklaşık 5 yolunu öğrenmek için doğrudan bu makaleye dalalım.
Tarih boyunca insanlar yalnızlık veya ilham aramak ya da ruhsal farkındalıklarını derinleştirmek için vahşi doğaya yalnız gittiler. Yerli Amerikalılar genellikle genç erkekleri vizyonlarını aramak için haftalarca vahşi doğaya gönderirdi (Farb 1967).