黑客正在將人工智慧安全系統轉向我們 如何應對嚴峻挑戰

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本文由Rehoo團隊Tin原創，無授權禁轉！(圖片來自網路)

隨著公司越來越重視數據科學，關於哪種方法最好採用一直存在爭議，並且沒有直接的答案。這實際上取決於您組公司的需求以及您希望實現的目標。

在過去的幾年中，有三種主要方法已經討論過了，值得一看的是每種方法的優缺點以及所涉及的人為因素。畢竟，了解團隊的能力以及您嘗試使用數據科學服務的人員會嚴重影響如何實施它。

更多的研究人員（能夠發明新演算法的人），編碼人員（那些能夠實際編寫基礎代碼以使數據科學的人），以及組織擁有的經典數據科學家（混合數據，工具和專業知識的人），您可以選擇更多對象。

還有一些解決方案專為那些可能只有一個臨時用戶組的人而設計，這些用戶組可能無法從頭開始創建分析工作流，但可以使用某些東西作為模板來開始。有時組織只為那些不想或不需要構建任何東西的企業用戶進行數據科學研究，或者了解其背後的數據科學; 他們只想解決或改進真實的商業案例，通常作為現有應用程序的一部分。

鑒於您的人力資源和需求，讓我們深入了解最適合您業務的方法。

大約一年半以前，我們看到了試圖實現數據科學自動化的公司的推動。這是為商業用戶設計的，基本上說公司不需要任何其他組; 一個自動化的解決方案會告訴他們他們想知道什麼。其次，最重要的是，您的數據必須在整個系統中運行。令人驚訝的是，這仍然是現代數據科學面臨的最大障礙之一。我們一直在談論過去十年數據爭論的挑戰，但仍未解決。除非您有非常標準的設置類型，否則數據將無法準備好或無法在沒有額外工作的情況下通過系統運行。

預先配置，訓練有素的模型，解決基本問題

數據科學API指的是使用預先配置的訓練模型的做法。數據科學API非常適用於預定義的標準問題; 想一想像語音或圖像分類。例如，如果您對圖像分類感興趣，則不應花費時間和精力來收集數百萬張圖像來構建自己的分類系統。這是你應該願意作為服務購買的東西，比如亞馬遜或谷歌。請確保支持API所需的數據格。

您還需要明確模型完成您實際需要它做的事情; 也就是說，它是在正確的目標類型的數據上進行培訓的。如果不是這種情況，您可能會得到與您想要的相似結果。當然，這可能或可能不足以解決當前的問題。

自定義數據科學基本上顛覆了所有這些。在這種方法中，系統可以利用非常混亂的數據; 可以訪問新欄位，來源和類型以提供您想要的內容。如果你我們可以在這裡添加這種類型的分析或使用其他類型的數據，可以提高性能的環境中工作，這將特別有用。自定義數據科學適應持續的變化。自定義數據科學的另一個好處是，您可以從不同的數據源，遺留系統，內部部署，雲中等等。它可以是真正的混合。

然而，值得注意的是，在項目的早期階段經常被忽略的一件事是，你最終想要實現它; 把這些東西投入生產。在測試環境中運行某些東西並說，我訓練了這個模型，它在測試數據中得到驗證，這一切看起來都很好，它必須被重新編碼並交給另一個部門投入生產。相反，您應該能夠使用相同的環境立即生成它。

要使定製數據科學更好地運作，您需要內部領域和數據科學專業知識（或合作夥伴）。您需要能夠理解您正在努力解決的問題，能夠與數據科學家合作並讓模型發揮作用。畢竟，這些團隊必須能夠始終如一地協作以獲得最前沿的性能。隨著時間的推移，軟體包可能會發生變化，而且沒有向後兼容性，您將無法再運行原始程序（或者更糟糕的是，它會悄然產生完全不同的結果）。另外，調整它以解決基於原始藍圖的類似問題幾乎是不可能的。自定義數據科學允許您執行此操作等等。

在準備為您的組織制定數據科學決策時，需要考慮很多。試著記住這些基本準則：

自動化有助於優化模型的選擇。如果您不想自己動手，這可以節省大量時間。

數據科學API可幫助您重複使用經過驗證的內容。沒有必要建立一個圖像或語音分類系統，有一些服務可以提供幫助。使用並將它們作為分析程序的一部分。

自定義數據科學提供了混合的能力。它是最靈活和最強大的方法，但您需要能夠至少包含一些內部專業知識。

與數據科學的情況一樣，它與選擇有關。自動化或預先打包的數據科學適用於標準性能足夠的更明確的問題。

但是，如果獲得最佳結果對您而言對業務至關重要並為您提供競爭優勢，那麼您需要投資自定義數據科學。

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