在最近举行的洛杉矶“数据首席技术官圆桌会议”上,与会者讨论了与商业 AI 框架/平台、未来五年数据演变、数据软件技术栈和数据人才相关的话题。Stacey Broadwell 主持了这次活动,并邀请了以下演讲者:
DevMasters首席科学家Arshad Khan;
Age of Learning数据副总裁Srivastav Sethupathy;
Beach Body高级数据总监Aarthi Sridharan;
OceanX总裁架构师Vijay Manickam;
Headspace数据负责人Subash D’Souza。
当晚,Khan 首先介绍了 Syzygy,一个企业 AI 自动化和通用智能平台。该平台使用了深度学习、自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和计算机视觉等 AI 技术。Khan 并没有提及使用特定的 AI 技术,而是强调 AI 架构必须具备的内在属性/技能用以开发 AI 自动化和通用智能。核心的属性/技能包括 Gradual Learning、Guided Learning 和 Learning to Learn。Syzygy 至少有 25 个架构模型,从慢速学习模型到高速数据流模型。https://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/bitstream/handle/123456789/15972/Bengio%2C 2009 Curriculum Learning.pdf?sequence=1">Curriculum Learning 用于在人工智能智能体受控的环境中训练模型,并以规定的方式呈现给 AI 智能体来完成教学任务。这类环境包括简单的 2D 世界、简单的 3D 世界和逼真的照片 3D 世界。
接下来,其他演讲者坐在观众前面进行小组讨论。讨论从演讲者对未来五年数据的看法开始。演讲者轮流分享了他们的意见,涉及下列主题:
预测客户的心态,而不仅仅是描述客户;
自动化的自助服务洞察,聚焦人类的互动;
数据会随着时间、不同的形式/类型以及管理需要而变化;
助力企业用户;
增加客户的生命周期价值。
演讲者们继续讨论了各自组织中所使用的数据软件技术栈。大多数演讲者都表示,他们在企业中使用 Amazon Web Services (AWS)和 Tableau。AWS 为演讲者提到的数据提供了很多服务,如 Redshift、RDS、S3、Kinesis 和 EMR。除了演讲者提到的软件技术栈组件之外,他们每个人都有自己独特的数据软件,包括 Snowflake、Oracle、Oracle Business Intelligence、MS Excel 和 Talend。
接下来,每位演讲者都分享了他们对在当今市场上招聘数据人才的看法。讨论围绕以下几点展开:
如果应聘者对自己的工作充满激情、好奇心强、有出色的沟通技巧、那个平衡好谦逊与自信,他们通常会受到青睐;
具备使用云服务的能力是一项必备技能;
对于招聘人员来说,推广公司的品牌至关重要;
具备鼓励新技能/新想法的文化更容易吸引到人才;
市场上人才的竞争非常激烈,所以可以考虑培养现有的员工。
社区活动(如在洛杉矶 CTO 圆桌会议、DataCon LA和类似的会议)除了可以帮助 AI/ML 新手入门之外,还可以传播来自活跃实践者的最佳实践和见解。
查看英文原文:Los Angeles CTO Roundtable About AI and Data
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