【大咖周語(yǔ)錄】：李開(kāi)復(fù)看好AI創(chuàng)業(yè)為天使投資人支招，谷歌大牛分享處理極大復(fù)雜數(shù)據(jù)的三類(lèi)實(shí)際建議

大數(shù)據(jù) 人工智能創(chuàng)業(yè) 李開(kāi)復(fù)

jean | 2016-12-04 20:10

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念以及大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用，每個(gè)人心中都有不同的看法。小編每周都會(huì)整理大數(shù)據(jù)牛人們的精彩觀點(diǎn)，讓你在最短的時(shí)間獲得最精的思想薈萃。后續(xù)，數(shù)據(jù)猿也會(huì)邀請(qǐng)更多行業(yè)大牛通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下等形式，對(duì)目前大數(shù)據(jù)行業(yè)的現(xiàn)狀進(jìn)行深度交流，匯集更多“大咖語(yǔ)錄”給大家

【大咖周語(yǔ)錄】：李開(kāi)復(fù)看好AI創(chuàng)業(yè)為天使投資人支招，谷歌大牛分享處理極大復(fù)雜數(shù)據(jù)的三類(lèi)實(shí)際建議

創(chuàng)新工場(chǎng)李開(kāi)復(fù)表示，AI是中國(guó)領(lǐng)先全世界的最大機(jī)會(huì)。AI創(chuàng)業(yè)要成功，需要AI科學(xué)家和懂這行的銷(xiāo)售人員，一個(gè)合格的天使投資人需要去“牽線(xiàn)搭橋”，“撮合”雙方；谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人在處理極大復(fù)雜數(shù)據(jù)方面分享了技術(shù)、過(guò)程、溝通三大類(lèi)實(shí)用建議……更多精彩觀點(diǎn)盡在本周的【大咖周語(yǔ)錄】中。

星圖數(shù)據(jù)CEO谷熠：企業(yè)最大化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的“三部曲”

一直以來(lái)，資本市場(chǎng)大力鼓吹“DaaS服務(wù)要做中小型企業(yè)市場(chǎng)”，但我認(rèn)為，DaaS服務(wù)模式就應(yīng)該做大客戶(hù)市場(chǎng)，企業(yè)不要因?yàn)橘Y本市場(chǎng)的風(fēng)向變化而改變自己的發(fā)展之路。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值一定是結(jié)合具體場(chǎng)景產(chǎn)生的，完成“三部曲”企業(yè)方可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化：

1、“決策輔助”，這是數(shù)據(jù)最基礎(chǔ)的價(jià)值——“情報(bào)兵”作用。無(wú)論是數(shù)據(jù)報(bào)告還是數(shù)據(jù)交易，企業(yè)要利用好自己的數(shù)據(jù)，為自己提供“情報(bào)”服務(wù)。

2、“輔助決策”，數(shù)據(jù)的中層價(jià)值——“軍師作用”。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)決策者能夠高效的調(diào)整包括價(jià)格、促銷(xiāo)、產(chǎn)品線(xiàn)規(guī)劃、廣告投放策略等在內(nèi)的營(yíng)銷(xiāo)方案。

3、“替代決策”。大數(shù)據(jù)的最高層價(jià)值是要替代企業(yè)決策者，結(jié)合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)和AI算法，幫助企業(yè)做出最優(yōu)決策，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)下發(fā)執(zhí)行。

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創(chuàng)新工場(chǎng)李開(kāi)復(fù)：人工智能創(chuàng)業(yè)正熱，一個(gè)合格的天使投資人應(yīng)該“搭橋牽線(xiàn)”

AI是中國(guó)最大的機(jī)會(huì)，中國(guó)有充分的理由在人工智能時(shí)代達(dá)到世界領(lǐng)先的地位，因?yàn)槿瞬旁谶@里，市場(chǎng)在這里。

對(duì)于天使投資人來(lái)說(shuō)，要追尋一個(gè)良性的天使投資生態(tài)系統(tǒng)：有附加價(jià)值、技術(shù)、市場(chǎng)和人脈優(yōu)勢(shì)的人。每一個(gè)創(chuàng)業(yè)者起初找“天使”，并不只是尋找資金，更多的是需要“天使”在他們初創(chuàng)時(shí)給予一些解決問(wèn)題的辦法與對(duì)策。

AI的創(chuàng)業(yè)成本要很高，從人才角度看，AI創(chuàng)業(yè)要成功，需要AI科學(xué)家和懂這行的銷(xiāo)售人員。這兩類(lèi)人都很稀缺，同時(shí)兼具兩種特質(zhì)更是難上加難，因此合格的天使投資人需要去“牽線(xiàn)搭橋”，“撮合”雙方。當(dāng)然最初始、最重要的是先找AI科學(xué)家，他們對(duì)產(chǎn)品有一定的理解，才能打造出一個(gè)AI，之后再找一個(gè)面向企業(yè)的銷(xiāo)售做科學(xué)家的初始搭檔。目前，很多業(yè)務(wù)都是按照這種方向發(fā)展的。

創(chuàng)業(yè)者們，當(dāng)你找第一筆投資的時(shí)候，千萬(wàn)不要只看金額和估值，更多的是要看投資背后能幫上你的附加值。

原文鏈接：http://www.getteks.net/article/9138.htm

信天創(chuàng)投蔣宇捷：不靠風(fēng)口也能成功，未來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在人工智能和大數(shù)據(jù)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利已經(jīng)結(jié)束，但沒(méi)有紅利也可以成功，只是會(huì)花費(fèi)更多時(shí)間和精力。未來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在人工智能和大數(shù)據(jù)。

創(chuàng)業(yè)者可以從細(xì)分領(lǐng)域切入，最后通過(guò)智能化產(chǎn)品解決不同行業(yè)共通的問(wèn)題，最后做成平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品，而這種產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模，很有可能是千億美元級(jí)別。更重要的是，目前進(jìn)入大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的并不多，每個(gè)細(xì)分行業(yè)都有大機(jī)會(huì)。

但是，大數(shù)據(jù)行業(yè)還有兩個(gè)問(wèn)題咎待解決：數(shù)據(jù)不互通和數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一

一方面，很多第三方企業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)都是用私有化方式進(jìn)行存儲(chǔ)，不能利用公開(kāi)有效的方式進(jìn)行流通和交易，造成數(shù)據(jù)不互通。

另一方面，各行各業(yè)甚至同行業(yè)之間的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，給大數(shù)據(jù)技術(shù)公司與服務(wù)公司帶來(lái)一定門(mén)檻和要求，并降低了行業(yè)的整體效率。因此必須將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗或重新分裝，才能進(jìn)行更好的抽取和搜集數(shù)據(jù)，必須通過(guò)大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)來(lái)完成，還要統(tǒng)一行業(yè)大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。

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谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人：處理極大復(fù)雜數(shù)據(jù)的三類(lèi)實(shí)際建議

許多工程師和分析師養(yǎng)成了下面這些習(xí)慣，并進(jìn)行高質(zhì)量的工作，總結(jié)起來(lái)，有三類(lèi)：

技術(shù)：

1、數(shù)據(jù)分布。需要時(shí)常關(guān)注分布的更豐富的表示形式，比如直方圖、累積分布函數(shù)(CDFs)、Q-Q圖等，決定如何總結(jié)它們

2、考量異常值。關(guān)注數(shù)據(jù)中的異常值，它們會(huì)成為“煤堆中的金絲雀”，是分析所暴露的更基本的問(wèn)題。如果將他們排除或者歸類(lèi)，要確保自己為什么這樣分，但要注意花費(fèi)在異常值里的時(shí)間，有一些異常值是永遠(yuǎn)無(wú)法解釋的

3、報(bào)告噪音或者置信度

4、劃分?jǐn)?shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)劃分為不同的子集，分別看下在這些子集中測(cè)到的值。當(dāng)劃分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)比較兩組時(shí)，需要注意混淆的遷移

5、檢查經(jīng)過(guò)時(shí)間后的一致性。很多人以時(shí)間為單位劃分，通常一個(gè)特征或初始數(shù)據(jù)集的初始版本將會(huì)受到仔細(xì)的檢查，但是依這種方法繼續(xù)，出現(xiàn)例外并不罕見(jiàn)

過(guò)程：

1、分開(kāi)驗(yàn)證、描述、評(píng)估。探索性數(shù)據(jù)分析的三個(gè)相互關(guān)聯(lián)

2、確認(rèn)實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)收集的建立。實(shí)驗(yàn)者和分析師之間交流融洽，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，看任何數(shù)據(jù)之前，確保了解實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)收集的設(shè)置

3、檢查關(guān)鍵標(biāo)記。“驗(yàn)證”階段的重要組成部分。

4、標(biāo)準(zhǔn)化第一，個(gè)性化第二。一個(gè)不容改變的檢查規(guī)則

5、測(cè)兩遍，甚至更多。通過(guò)使用多種測(cè)量，可以鑒別測(cè)量或日志記錄代碼中的錯(cuò)誤，底層數(shù)據(jù)的意外特征，或過(guò)濾出一些重要的步驟。如果用這些測(cè)量方法測(cè)量不同的數(shù)據(jù)源，更好。

6、檢查再現(xiàn)性。分割和一致性隨著時(shí)間的推移是檢查再現(xiàn)性的特定例子

7、檢查與過(guò)去測(cè)量的一致性。新的指標(biāo)應(yīng)該首先適用于舊的數(shù)據(jù)/特征，當(dāng)你收集一種新型數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)該首先將此數(shù)據(jù)應(yīng)用到已知的特征或數(shù)據(jù)

8、提出假設(shè)和尋找證據(jù)。一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題的探索性數(shù)據(jù)分析是迭代的，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常、趨勢(shì)或其他特征，一定要提出假設(shè)并且尋找證據(jù)

9、從端到端迭代獲益的探索性分析。最初的重點(diǎn)不應(yīng)該是完美，而是一路得到合理的東西。給自己留筆記，并承認(rèn)像過(guò)濾步驟和數(shù)據(jù)記錄這樣你不能分析/理解的東西，但所有在探索性分析開(kāi)始時(shí)試圖擺脫這些就是在浪費(fèi)時(shí)間。

溝通：

1、數(shù)據(jù)分析從問(wèn)題開(kāi)始，而不是數(shù)據(jù)或技術(shù)。不帶問(wèn)題的分析始終是地毫無(wú)目的

2、教育你的消費(fèi)者，當(dāng)你的數(shù)據(jù)具有較高的被曲解或選擇性地列舉的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)這一點(diǎn)尤其重要。

3、做懷疑者和擁護(hù)者。當(dāng)處理數(shù)據(jù)時(shí)，你必須做一個(gè)獲得見(jiàn)解的擁護(hù)者以及一個(gè)懷疑論者。

4、與同行分享第一，外部消費(fèi)者第二。一個(gè)熟練的同行評(píng)審可以比你數(shù)據(jù)的消費(fèi)者提供更有質(zhì)量不同的反饋和健全的檢查，特別是因?yàn)橄M(fèi)者通常有一個(gè)他們想得到的結(jié)果。

原文鏈接：http://www.getteks.net/article/9022.htm

注：人物順序純屬隨機(jī)。

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