Bu blog yazısı, NVIDIA'nın GPU Teknoloji Konferansı'nda ( GTC ), AWS'de ABD Başlangıç ve Risk Sermayesi ML İş Geliştirme Başkanı büyüleyici Allie K. Miller tarafından "Volatiliteyi Kucaklamak: ML ve AWS'yi kullanarak Epik Belirsizliğin Ortasında Daha Verimli Olun ”yanı sıra kendi çalışmalarım ve deneyimlerim.
Belirsizliği tanımlamak için, kelimeleri kullanmak yerine sayıları size bunun ne olduğu hakkında daha iyi bir fikir vermesi için kullanmak istiyorum. Belirsizlik 2020. Sanırım hepimiz 2020'nin dünyayı şaşırttığı konusunda hemfikir olabiliriz ve küçük çocukların bile bunun gerçekte ne olduğu konusunda adil bir fikri vardır. Ancak bir yürümeye başlayan çocuk için, anaokulunun 5 aylığına iptal edildiğini görmekten çok mutlu olacağı için böyle bir belirsizlik memnuniyetle karşılanacaktır. Ancak yeni başlayan bir girişim veya herhangi bir iş adamı için belirsizlik birçoğunu endişelendirebilir.
Bir nesil iş liderleri için, dalgalanma onların bir parçası ve ayrılmaz parçası olmuştur ve bununla başa çıkma söz konusu olduğunda her zaman normallik vardır. Teknoloji dönüşümü, aksamalar, ortaya çıkan iş modelleri ve küreselleşme üzerine gelişen bir fikir birliği, her zaman karar vermenin temelini sorguladı ve iş modellerini parmak uçlarında tuttu.
Ancak COVID-19 salgını, geçtiğimiz yedi ayda her iş liderini, analitik makine öğrenimi modelini en uç noktaya itti ve bu aşırılığın eşiği sürekli olarak artıyor gibi görünüyor çünkü kolektif belirsizlik hesabımızda olay yok. Tarihte böyle bir pandemiye atıfta bulunulabilir.
VUCA hakkında konuşalım. Bekle, oynaklıktan bahsetmiyor muyduk? VUCA, Warren Bennis ve Burt Nanus'un soğuk savaş günlerindeki liderlik teorilerinde modern dünyanın soğuk savaştan sonra nasıl uyum sağlayacağını yansıtmak için oluşturdukları bir kısaltmaydı.
Volatilite, arz ve talep sırasında ortaya çıkan iniş çıkışların üstesinden gelmek anlamına gelir. Bu dalgalanmanın üstesinden gelememek, tüketicilerinizde güven ve güven kaybına neden olur.
Instagram'dan bir örnek alalım. Bu oldukça bilinen bir tekniktir (en azından Hindistan'da), kullanıcıların çoğu akşamları, genellikle saat 7'den sonra çevrimiçi olma eğiliminde olduğu için, insanların gönderilerini 18:30 civarında yükledikleri bir tekniktir. Bu nedenle, Instagram'ın bu saatlerde yüksek hesaplama kullandığı bilinmektedir. Maksimum talep, maksimum arz! Ya Instagram bu tür yüksek talep senaryoları sırasında teslimat yapamazsa? Uygulama çöker ve çevrimiçi bir tepkiye yol açarak güven kaybına yol açar. Instagram hayatınızın bir parçası olduğu için onu kaldırmaya gitmezsiniz. Ama ya bir başlangıç veya birkaç tüketicisi arasında erişimini artırmaya çalışan bir şirket olsaydı, o zaman artık insanların güvenine sahip olmazdı ve bu nedenle kendi müşterileri başka alternatifler arayabilirdi.
Amazon, verileri ve işi akıllıca ölçeklendirebileceğiniz çeşitli platformlar sunar.
Amazon her zaman değişime adapte oluyor, ancak aynı zamanda değişime uyum sağlama hızı ile de ilgili. BlueVine, yaklaşık 400.000 işten tasarruf edebilmek için 100.000 sayfalık kredileri işleyebildi.
Tüm bu Verilerin ortasında, iş modelimiz veri samanlığındaki gizli iğneyi gözden kaçırabilir.
Modern Hükümet ve Bağlantılı Topluluklar için web sohbetleri, etkileşimli metin uyarıları ve metin sohbetleri oluşturan CitiBot'tan bahsedelim. Covid-19 erişimin zirvesindeyken, çağrıların sayısı arttı ve çoğu iş güvenliği ve virüs hakkındaki bilgileriyle ilgiliydi. Bekleme süresinin 3 saate kadar çıktığı duyuldu. Kimse bir cevap için bu kadar uzun beklemezdi, bu yüzden bekleme süresi göz önüne alındığında insanların% 50'si geri döndü. Saatin ihtiyacı, bu süreyi kısaltmak için daha hızlı yanıtlar gerektiriyordu. CitiBot, bu bekleme süresini% 90 oranında azaltmayı başardı.
Amazon, bilgileri damıtarak verileri önemli ölçüde temizler.
Belirsizlik, belirli bir problem ifadesine birden fazla cevap olduğunda ortaya çıkar ve kendi yolunda eşit derecede geçerlidir. İş dünyasında doğru yolu seçmek ve doğru bir çözüm bulmak, bu belirsizlik dönüşüm oranlarının düşmesine neden olabileceğinden zorluk var. Daha düşük bir dönüşüm oranı ne anlama geliyor? Sözde Amazon'a gidip satın almanız gereken bazı ayakkabıları ararsınız. Tatsızlar ve asla satın alamayacağınız bir şey. Hayal kırıklığına uğradınız, sekmeyi kapattınız. Bir pop-up reklamda aynı ayakkabılara rastlıyorsunuz ve merak ediyorsunuz, ürünün bana faydası olmayan böyle bir reklamı neden görüyorum? Açıkçası, model kişinin ihtiyaçlarını çözemiyor. Önerdiğiniz belirli bir çözüm tüketici için gerekli çözüm olmadığında, daha düşük bir dönüşüm oranına yol açar.
Esas nokta, tek kişilik bir pazar yaratmaktır.
Sondaki boşluk doldurmanız için. Sanırım yukarıda bahsettiği şey gerçek hayat senaryolarında da ilişki kurmak için kullanılabilir. Bu pandemi bizi şaşırttı ve bence herkes kişisel olarak 6 ay önce ne yapacaklarını düşündükleri konusunda farklı bir yolda. Bu zor zamanlarda hayat kontrolden çıkıyor gibi görünebilir. Ama kontrol sizde olmasanız bile, yine de onun için sürebilirsiniz. Dolayısıyla, ne kadar değiştiğine dair ölçeklenebilirlikle ilgili değil, hayatınızdaki bu değişikliklere uyum sağlama faktörü ile ilgilidir.
Allie Miller'dan çok sakin iki alıntı.
Tam anlamıyla paranoyakken çılgınca iyimser kalın.
Bu sadece ölçeklenebilirlik için planlama yapmakla ilgili değil. Aynı zamanda uygunluk için planlama yapmakla da ilgilidir.
Beni Derin öğrenme, GPU'lar, AI ve Makine Öğrenimi hakkında sonsuz bilgi dolaşımına getiren NVIDIA GTC'ye bir göz atın.
Lütfen beni Linkedin'e ekleyin ve daha fazla DL, AI blogu için beni Medium'da takip edin!
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.