TalkingData 2018 美國西岸大數據精研之旅首日見聞

引言

美國大數據智能精研之旅源自由 TalkingData 發起的矽谷大數據精研之旅，定期於每年 3 月在美國矽谷舉辦，旨在促進中美兩國在大數據、人工智慧等領域的行業專家、企業領袖之間的對話與交流，了解和學習兩國的發展現狀，探索和挖掘跨域合作機會。

本期「美國大數據智能精研之旅」的主題為「數據智能價值」，由 TalkingData、Qualcomm China、Gplus 聯合承辦，從產、學、研、投不同視角視角切入，走訪全球頂尖的科技巨頭、大學研究室、 創業團隊以及創投機構。

與訪問團同行的還有 TalkingData梧桐計劃（可直接點擊）和數據科學精英夏令營中兩位綜合表現優異的同學王啟明和保善龑，兩位「前方記者」為我們帶來了矽谷大數據之旅的首日見聞速遞。

精研之旅的第一天，TalkingData 與各位嘉賓一起走訪了位於灣區的 6 家科技公司。其中, 在早晨參加了由著名的計算機媒體公司 O』Reilly 主辦的數據科學分享會，其中有四家公司分別參加了展示和討論（Computable.io、 Determined.io、Nexar、ShiftLeft）。

Computable.io 的 CEO Roger 談到了大數據行業現階段數據質量低，結構多元化的問題。結合當下火爆的區塊鏈技術, Roger 提出構建去中心化的結構訓練數據網路，消除數據市場中的隱私層，通過公有協議的方式讓數據自身傳遞商業價值。

Nexar 是利用 AI 提高行車安全的公司，Nexar 的負責人提出了通過建立 V2V（vehicle-to-vehicle）的車聯網來收集當前車輛的行駛信息，對收集到的數據通過影像識別和深度學習技術做出判斷，向當前車輛提出剎車警報，請勿變道等建議。同樣的技術未來還計劃應用於保險服務，為汽車保險商提供全新的更可信的車輛事故報告。

Determined AI 公司的 CEO Evan Sparks 談到 Deep Learning 領域人才對知識跨度的高要求和軟體點對點的設計模式使得部署深度學習模型代價很高，他分享了 Determined AI 如何通過部署端到端的深度學習平台，來從縮短時間成本、利用分散式 GPU 資源等方面減小使用者的開銷。

分享會最後一個公司 Shiftleft 展示了他們所提供的搭建的雲應用安全解決方案，來保護企業的數據資產。通過「克隆」機器的 DNA - 核, 無論是在開源軟體，還是雲端存儲的數據，Shiftleft 都能夠跟蹤核心敏感數據的轉移路徑，從而對其進行日常安全監測。

結束分享會，TalkingData 一行前往了 Kaggle 在舊金山的辦公室。Kaggle 是為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、託管資料庫、編寫和分享代碼的平台，去年被 Google 收購。CEO Anthony Goldbloom 為我們帶來了分享會。

首先 Anthony 自信地介紹 Kaggle 是當今世界最大的數據科學家、機器學習開發者社區。Anthony 用一張表生動了講解了成立 Kaggle 的初衷。只有恰當的競爭與合作，才能激勵每一個參與者不斷的自我完善與進步。當他談到市場規劃時，他說 Kaggle 暫時沒有進入中國的打算，但是仍然肯定中國在人工智慧和機器學習領域巨大的資源與市場，同時也肯定了中國機器學習愛好者的實力。

在接下來的一個競賽案例中，前十名中有三位來自中國。然後 Anthony 提到如何成為一名競賽中的佼佼者。首先在架構方案的時候要有創造性，只有你對比賽有深刻的理解，提出與眾不同的解決方案，才可能站到巔峰。

比如在特徵工程的時候加入自己的獨到見解。其次，在進行演算法實現的時候應當避免過擬合，應當選擇最適合項目的演算法。最後，優秀的參賽者應當做到合理的的版本控制（用於存儲、追蹤目錄（文件夾）和文件的修改歷史的一種方法）。

第一天的最後一站，來到了一家主要為自動駕駛汽車企業提供專業和高精度地圖構建服務的創業公司 Explore.ai。其 CEO 介紹了公司的核心服務是使用安裝在車上的激光設備進行城市地圖測繪。

之後 TalkingData 與 Explore.ai 探討了未來公司的發展，首先因為政策法規以及文化差異，Explore.ai 可以先著眼於美國市場。同時，要解決普遍的數據存儲成本問題。嘗試為測繪地圖尋找更多的商業需求點，而不僅僅著眼於自動駕駛。嘗試去為需求方解決實際問題，而非服務提供方，更有機會獲得成功。

題圖來自：Wired

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