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{播客}入耳式的見解:算法選擇時出錯

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不知道怎麼開始使用人工智能嗎?我們對營銷人員的按需駕駛AI係列。

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編者按:這篇文章是轉載許可從信任的見解,一個公司,幫助營銷人員解決/實現問題收集數據和測量他們的數字營銷努力。

在本周的入耳式的見解,凱蒂和克裏斯討論當初級或天真的人工智能算法工程師或數據科學家做出糟糕的選擇。

從寫作分析網站使用一個例子,我們討論出了什麼問題,一個適當的選擇應該是什麼,為什麼它是可能的事情了。最重要的是,我們討論如何防止這種情況的發生,為人工智能和QA的重要性作為一個持續的過程。

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克裏斯托弗·佩恩0:02
這是入耳式的洞察力洞察力播客的信任。

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我在談話作家集團不久前,有人發現這非常有趣的工具,稱為人工智能一樣,和你要做的就是粘貼在你做一些寫作,作者告訴你你最喜歡寫。

這聽起來很酷。

然後我們小組的一些人說這個東西似乎不喜歡它的工作是正確的。

他們開始你知道的,我的一個朋友在這個東西它說你寫的像和大米和其他的就像你寫,你知道樂樂托爾斯泰然後克萊維利。

我同樣朋友發布一個作者的實際副本,像貼在采訪的最後一部分吸血鬼那裏,說,這個人喜歡斯蒂芬妮·梅耶寫道,像哇,應該是,超級容易受到影響,說這是大米的寫作。

她說你寫的像,它沒有。

當你去到網站頁麵,它說,你知道,這是我們構建了一個人工智能項目。

我們使用樸素貝葉斯分類器來做這個很酷的事情。

我讀,我認為是完全錯誤的使用樸素貝葉斯算法。

分類器是一種用於諸如你的垃圾郵件過濾,但它做什麼這是在這種情況下是一個特定的學科稱為stylometry。

這是完全錯誤的。

我喜歡這個。

你可以,你可以可以比這更錯了。

但是它將會是一個努力這樣做。

這就帶來了一個問題:這是誰幹的?,為什麼?他們為什麼做出這些選擇,因為從外部角度來看,作為一個數據科學家,我認為這就走。

這是由那些不知道自己在做什麼是由人不是數據科學家,也許作為一個編碼器。

提出了非常重要的問題,我想問你,凱蒂,也就是,當你有什麼人構建數據科學的東西,為網絡,構建這些工具可以有趣的應用程序,但咖啡,非常嚴重的應用程序,像營銷自動化,他們選擇算法不適合這個任務。

他們選擇算法,因為也許是他們所知道的,或者閱讀一本雜誌什麼的,但這是錯誤的。

你怎麼你怎麼防止?你怎麼彌補呢?

凱蒂中3:39
好吧,我退一步,因為對於普通營銷人員,誰不是一個數據科學家,他們不一定會不會去對頁麵和閱讀。

好的,這是我們選擇的算法,噢,那是錯誤的算法。

所以,你給的例子實際上是一種非常好的質量。

要說這個過程,這是按預期工作,因為麻煩,我們進入營銷人員和消費者,是,我們傾向於繼續和信任的技術將在我們麵前說,它的技術。

所以它必須對它必須做的事情,它必須已經知道應該做什麼,或者構建它的人必須知道它應該是如何工作的。

他們必須選擇正確的算法。

在你的例子中,當你真正把作者算法,等別人回來,顯然是第一個線索,好吧,這個東西不是正常工作。

所以對於那些不知道的人,應該選擇的具體算法,這是一個很好的方法來測試它。

所以你有測試人員,然後建造者和有責任的人算法有知識,我選擇正確的一個。

那麼如何去選擇正確的一個,需要一定的盡職調查,這需要一些研究,它需要一些概念驗證。

它需要一些測試,如有,它可以追溯到軟件開發生命周期或你不把技術的科學方法在解決方案創建一個你想解決的問題。

你必須找出我想要解決的問題是什麼?然後開始做你的探索什麼是可用的,並會給我答案。

這樣的例子,你知道,你喜歡寫算法,創建訂單團隊創建它的人嗎?理論上聽起來像沒做盡職調查,但應該做一些測試來說如果我把大米和她的內容,它應該吐口水,大米在史蒂芬·金,如果我把它應該吐斯蒂芬·金在斯蒂芬妮·梅爾,如果我把它應該選擇測試斯蒂芬妮·梅爾這聽起來像是發生了什麼,他們把一些關鍵詞寫喜歡的人的話題,吸血鬼。

於是安妮·賴斯曾寫了一個吸血鬼的采訪中,著名而斯蒂芬妮·梅爾的《暮光之城》中寫道。

兩個吸血鬼的故事都是非常不同的。

但共性,維恩圖的重疊,是吸血鬼。

這聽起來像是對我作為一個局外人,另一個房間去,哦,這是關於吸血鬼。

一定是斯蒂芬妮·梅爾的。

這對我來說是有問題的。

克裏斯托弗·佩恩6:28
是的。

和一個大的一部分,我和我辯論是否應該有專業技能之類的,你知道,《暮光之城》和50的灰色陰影。

但現實是,這裏似乎失蹤不是技術的事情,有人沒有專業知識的人書麵理解這整個自然語言處理的分段,致力於寫作和寫作的分析。

又稱為stylometry,如果你不知道,寫作,和你不知道,自然語言處理,需要專業知識在這兩個領域。

它聽起來像在這個軟件的情況下,一起把這個既沒有的人,而是他們使用樸素貝葉斯分類器,再一次,就像垃圾郵件過濾,和它看起來不像垃圾郵件是或否,比語言是一個非常不同的應用程序。

你的寫作像什麼級別的重疊與這兩個東西有,因為anreise斯蒂芬妮·梅爾寫非常不同,他們的寫作風格很不同。

如果你使用,在這種情況下,適當的算法稱為餘弦相似性,他們可以很容易地選擇分開兩說,哇,這是兩個非常不同的人。

我們如何阻止這事發生,你知道,在任何類型的關鍵任務應用程序中,我的意思是,當然,質量是很重要的,但你不想等待QA完成的成品。

凱蒂中七59
同意,你知道,這要追溯到,你知道,這是人工智能生命周期,我們放在一起。

,它基本上涵蓋了業務需求、數據需求、模型和算法的要求。

所以,你知道,這是常見的線程通過大量的這些問題。

是計劃的嗎?你停止並製定一個計劃嗎?或者你隻是想衝一塊科技出門,這樣你有一個聲音在所有AI的聲音嗎?和我猜是後者而不是前者,所以人們隻是想急於拍在一起,把一個簡單的網站界麵,說,我讓人們開始使用我的東西。

所以我得到了我的名字。

這是絕對錯誤的方式做人工智能和不負責任的方式。

我把人工智能在這個大的報價,因為美國人工智能創造人工智能討論人工智能,它是一樣的,現在世界上正在發生的事情和疫苗,是跳過所有的臨床試驗的過程,這是非常不負責任的。

現在的人工智能,我們談論的不是生死。

但它可能是,它可能是生死決策的一部分,而這些疫苗,是生與死。

他們跳過過程的重要部分,這是計劃和測試和重新測試和重新調整,他們隻是想把一些東西,隻是第一個市場。

AI非常相同的方式你不能負責任地把東西出門,說我第一個市場。

必須有這個過程。

我很抱歉,這個過程可能是無聊的嚇人的,但是你不能跳過它,負責任地說,我為你已經創建了一些。

在這裏你去使用它。

克裏斯托弗·佩恩9:57
在這種情況下,它可能不是生死。

但它可能是終身質量stylometry軟件用於刑事司法程序,就像有人寫這個注意的是這個嗎?你知道的,證據是容許的證據。

所以,絕對應該對任何人,當你聽到它就像,嘿,這是同一個人建立一個商業應用程序正在使用,在法庭上,也許告訴陪審團,嘿,你知道,這個人寫這個東西,而事實上,他們實際上沒有。

凱蒂中31
對吧?不,我認為這是一個很好的例子,因為我們認為的寫作分析而言,你知道,我是剽竊或你知道的,我語法正確的語法,例如,是一個真正偉大的工具,隻是經過,並確保你有正確的標點和正確的動詞時態和這些事情,但是當你真的認為進一步,分析別人的寫作,在文體上,你知道,這是值得注意的是,你知道,人一直追蹤我一年寫了嗎?或者這隻是想惹我知道這種情況是怎麼回事?這可以是一個生死情況?因為它可能意味著有人坐牢。

克裏斯托弗·佩恩11:13
是的。

所以我們必須建立在QA,我們必須定義業務需求更好的在這個特定的項目,盡管這是一個有趣的項目,應該仍有業務需求,你知道,95%的時間得到正確的答案,而不是得到正確的答案,你知道,40多分的時間百分比。

凱蒂中十一33
我認為,你知道,這可以追溯到人出版這個公開的責任,因為你知道,這是你的聲譽。

這是你的技能,人們注意到這一點。

所以,你知道,我想說,大多數的人可能不知道想找這些東西。

他們可能會想,哦,這隻是一種樂趣。

哦,看,我寫的像,你知道,例如,約翰·格裏森姆。

你知道,然後,哦,這是一種樂趣,無論什麼。

但是你像自己這樣的人,人們在你的寫作中非常重視寫作,誰做職業為生,會非常懷疑和批評。

所以你是絕對正確的。

這聽起來像一個丟失的碎片。

對於這個項目,他們做的是專業技能。

現在,你需要一個主題專家在每一個作者的行星?不,那是不可能的事情。

這可能意味著你會得到兩種不同的,你知道,顧問和專家在不同類型的參與,就像,這看起來是正確的嗎?我認為這是關鍵是AI很少是一個單獨的項目。

你必須有一個團隊的不同來自不同背景的人真正加入和腸道檢查。

這是件按預期工作嗎?我們推出一些負責任的給人你知道正確的信息,即使它隻是一個有趣的事情,因為你不知道會去哪裏。

克裏斯托弗·佩恩13:05
而言,那是多麼奇怪的過程審計這個東西喜歡的人特別是外部審計師發表評論,因為,通常情況下,外部審計人員參與項目或公司很久以後的事情,你知道,你的財務審計人員進來,你知道,在納稅年度結束,納稅年度開始後很長一段時間的實際發生的行為可能會發生稅收的影響。

他們隻是去驗證你說你要做什麼,你在遵守法律。

當涉及到人工智能,它聽起來像我們需要審計在一個非常不同的地方比嘿,你做的事情你推出,並將證明你做了正確的事情。

這是發生在Facebook的道德審計。

審計就進來了,標記一大堆問題說,嘿,你知道這些事情,就像去年的審計,你還是固定的。

凱蒂中13:49
是的,你知道,這很有趣,因為你不一定能預測一個軟件會或影響,這將對公眾。

所以在Facebook的實例中,你知道,顯然,很不好處理。

一旦你能長這麼大,應該定期的過程的一部分,更一致的基礎上做的東西。

這不是一個完成的。

然而,你知道,我們在說什麼,你知道,文體寫作的算法。

當他們正在做的需求,他們很可能應該問的問題是什麼,如果我們得到回應,我們知道如果它是正確的,好了,我們不要因為我們不熟悉和大米或史蒂芬·金還是誰?甚至我們可以去找一位大學教授告訴我們,就像,你知道,美國恐怖寫作或教授,教授,你知道,經典文學作品,這樣的事情,隻是說,嘿,我們可以用你的專業知識,如果我們把太陽結果看起來會回來嗎?我們應該注意的細微差別,所以做前期的方法。

然後一直通過你迭代的過程。

不是你支付顧問100%的時間,所有的時間。

但在那些檢查站和你建立裏程碑說,嘿,你能看看這個東西嗎?確保它看起來仍然正常工作。

克裏斯托弗·佩恩15:13
是的。

或在這個特定的應用程序,顧問說,這就是為什麼我認為你的軟件是選擇錯誤的事情來衡量。

stylometry所以,你知道,你傾向於看最常用的單詞,經常了解你知道,有一些單詞不提供預測價值的一個,但還有一些單詞,在常規的自然語言處理過濾掉,它們叫做再次停止的話,,還比如代詞,我,你,等等。

stylometry的這些代詞的使用是非常重要的,他們不能被刪除,因為告訴你是否作者傾向於寫你知道的,在第三人稱和第一人稱,多久之類的東西,這些都是重要的線索。

所以,外部專家應該能夠說,是的,這就是為什麼你的痛苦。

似乎是缺失的,當它看起來比較結果並排,看來不懂代詞,你可能想去解決這個問題。

在這種情況下,再一次,因為他們選擇的結果,他們甚至試圖這麼做隻是想做,基本上盲分類。

結束,在部署時人工智能,或者機器學習,或者坦白地說,任何算法,你需要三件事,對了,你需要的技術,你需要很好的處理,包括需求收集和驗證要求。

你需要合適的人合適的技巧來做。

嗯,你不能做任何其中的一個東西,這種技術的例子展示了他們集中在技術和排除在外的人。

最終的結果是一個應用程序,該應用程序不做你想做的事或它應該做什麼。

如果你工作在一個數據科學或人工智能項目,或者隻是常規分析項目,和你有一些關於算法的問題,停止我們的自由鬆弛集團分析營銷人員去信任的見解。ai削減營銷人員分析。

你能跳超過1200人有趣的對話。

今天早上我們談論使用AI刪除歌曲的主唱,給你隻是他們的人聲,或僅僅是背景。

如果你想做一些卡拉ok混合,有人工智能來幫助你這樣做。

這就是你可以找到它從標記分析。

如果你有關於這一事件的評論,請繼續信任的見解。ai謝謝聆聽。

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