机器学习竞争其实是一场数据上的竞争

大数据文摘出品

编译：张秋玥、狗小白、蒋宝尚

人工智能的三大成长要素已经是老生常谈了。算法、算力和数据对呆板进修的重要性和声望不亚于“谦哥”的喝酒、烫头和吸烟。

那些热衷竞争实验呆板进修的公司此刻惊奇地发明，着实，实验一些算法使呆板变得对某一数据或题目越发智能并不坚苦。事实，这年初“即插即用”又很妥当的算法编程办理方案的确“烂大街了”。譬喻，从开源呆板进修框架谷歌TensorFlow，到微软Azure Machine Learning以及亚马逊SageMaker，一应俱全。

以是，数据已逐渐成为了呆板进修竞争中最要害的区分点。一个缘故起因是高质量数据并不常见;另一缘故起因是数据尚未商品化，公司企业之间存在着信息差池称。

但愿借助AI一臂之力的企业必要寻求外部数据源，乃至这样的数据乃至也许必要他们本身建设。

有效的数据：有代价、又很希罕

数据逐渐酿成竞争中的区分点是由于很多公司基础没有他们必要的数据。尽量几十年来，公司都在行使通用的管帐准则这样的体系化要领来评估本身，可是这种评估要领一向存眷于实体资产与金融资产，也就是实物和钱。2013年乃至给资产订价理论颁了一个诺贝尔奖，强化了已有的对实体或金融资产重要性的认知。

可是，本日最有代价的那些公司商业工具是软件或收集，而不只仅是实体或金融资产。在已往的40年内，资产范例的重心有了很大的变革：1975年，83%的有形资产占整个市场绝大部门份额;而2015年时市场中84%的资产是无形资产。本日的公司巨头们不再出产咖啡壶也不再售卖洗衣机，他们转而提供给用措施，软件等等。这样的转变造成了管帐记账的工具和现实发生代价的工具极其不匹配。

功效就是有效数据的穷乏已经成为了一个题目。市面代价与账面代价的不同越来越大。公司们正在试图操作呆板进修帮助重要的贸易决定来改进这一不同。偶然，呆板进修乃至会代替一些昂贵的咨询参谋们，而最后他们常常会心识到算法所需的数据压根不存在。以是现实上，那些闪瞎人眼的先辈AI体系最后仍旧只是在同样老旧的数据上试图实验新技能。

和人类一样，除非有人教，呆板进修体系并不会能干任何规模。不外比起人类，呆板会必要更多的信息来举办进修，而且它们确实比人类读取数据的速率更快。因此，外貌上公司间会相互竞争谁拥有更好的呆板进修措施员以及谁先启动AI项目，在幕后着实是对付数据新奇度和普及度的竞争。

好比说在金融规模，可供选择的数据来历远远高出了传统证券买卖营业陈诉以及投资者展示等。数据还可以来历于交际收集情绪说明可能获批专利数目等。

这些数据源的重要性首要基于两点缘故起因。起首，传统数据范围于传统资产，在当今无形资产当道的期间，包围面上远远不足。第二，并没有任何需要在市场上全部人都在说明的数据上行使呆板进修要领。全部对此感乐趣的人都早已经实行过说明财富趋势、利润率、增添率、息税前利润、资产周转率以及资产回报率和其余上千个常见的变量与股东回报率之间的相干性。

在全部人都在说明的数据上试图发明相干性并不会辅佐公司取胜。相反，但愿行使AI取胜的公司必要探求新数据集之间的接洽，因此他们也许必需本身建设那些新数据集来评估无形资产。

审慎思索：你想知道什么?

建设数据比仅仅把贩卖点与顾主信息两个表聚合到一路然后丢进数据库伟大得多。大大都企业错误地信托通过这样一种权宜的要领可以或许猜测或区分出他们体谅的信息：把全部能找到的数据都大费周章地聚合到一路然后指望可以或许找到一丝但愿之光。

尽量呆板进修偶然会溘然发明某些从未有人意识到的事物从而使全部人都大吃一惊，但它并不可以或许一连不变提供这样的洞察。这并不料味着这项器材很垃圾，这意味着我们必要更明智地行使它。但提及来轻易做起来难：好比，在我们研究外部数据市场时，我们发明大大都新数据提供者仍旧在存眷实体与金融资产。

很多企业漏掉的一步是提出一项真正重要的假设。呆板进修真正浮现良好性之处在于，它们可以或许通过回收人类已经拥有的看法，这可以来自于履历法例、普及认知可能险些完全不被领略的相干性，来建树一种速率更快、更易于领略、更易于扩展且更低错误率的要领。

为了这样行使呆板进修要领，不该向体系塞进任何你能找到的数据。你仅仅输入被审慎思索过的一组信息，但愿它可以或许进修并拓展，获得比人类把握的更多的信息。

故意义的呆板进修来自于差异的数据

以下是为但愿搭建有影响力、有代价的呆板进修应用的公司提出的三点提议：

• 乐成的AI在于与众差异的数据。在你的竞争敌手都已经把握的数据上你是得不出什么新奇信息的。审阅企业内部，找出只有你们知道并领略的信息并以此建设一个奇异的数据集。呆板进修算法确实必要大量的数据支持，但这并不料味着模子必要思量大量变量。你该当把存眷点放在企业已经具有奇异之处的数据上。
• 故意义的数据比全面的数据好。你也许就某题目上拥有大量细致数据，但它们也许压根没什么用。假如你的公司基础不会在决定进程中随时行使这些信息，那这样的数据八成对呆板进修也没有什么代价。专业的呆板进修工程师会扣问很多坚苦的题目来找出什么才是真正重要的规模，以及那些规模将怎样对该应用措施输出功效发生影响。假如这些题目对你太难了，那么你并没有为获得现实代价而细心思索。
• 该当从你已知的信息出发。最擅长操作呆板进修的公司会从一个奇异的视角出发，来找到与他们重要决定最为相干的身分。这将会指导他们去网络何种数据以及行使何种技能。就基于你们团队已经拥有的一部门常识之长举办拓展这个题目来着手是较量简朴的，这也将为你企业缔造更多代价。

很明明这个期间已经是“软件吃掉了整个天下”了(这个形容来历于软件工程师Marc Andreessen)。但它们依然很饥饿!软件们必要一份包括极新数据与科技的食谱来一连缔造代价。

没有人但愿落伍于这样的洞察、呆板与外部数据的转变。那么，请从内部审阅企业开始，去掘客你奇异的看法以及你可以并且应该获得的有代价的外部数据来历。通过这些步调，你才气够发明保持企业竞争力的相干洞见。

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https://sloanreview.mit.edu/article/the-machine-learning-race-is-really-a-data-race/

（编辑：湖南网）

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