Buvęs LinkedIn duomenų analitikas Peter Skomoroch konferencijoje Strata skaitė neblogą pranešimą apie tai, kas sunkiausia įgyvendinant machine learning ar dirbtinio intelekto projektus. Ne, ne techninės kliūtys. Sunkiausia tai, kad labai sunku tokius projektus tiksliai suplanuoti ir subiudžetuoti – o ir jų nauda dažnai sunkiai įvelkama į skaičius (kvantifikuojama). Didelei korporacijai, kurioje visi įpratę IT projektus vykdyti griežtai subiudžetuotais projektais (nesvarbu, kad dauguma jų tuos biudžetus vis tiek ryškiai perlipa), sunku suprasti, jog beveik neįmanoma suprognozuoti, ar veiks algoritmas ar ne, bei kiek laiko užtruks jį ištreniruoti. Niekas negali pasakyti, kada jau bus galima į gyvenimą paleisti save vairuojančias mašinas: visos prognozės buvo labai netikslios (berods Uber kažkada seniai sakė, jog 2020-aisiais jie vairuotojų nebeturės ir važinėsime autonominėmis mašinomis. Vis dar mane namo veža žmonių valdomi Toyota Prius).
The transition to machine learning will be about 100x harder than the transition to mobile.
Peter Skomoroch
Some of the biggest challenges are organizational, not technical.
Machine Learning shifts engineering from a deterministic process to a probabilistic one.
Labai svarbu, kad machine learning projektams vadovautų žmonės, kurie gerai supranta kompanijos duomenis, o ne vien yra matematikos profesoriai. Geras projektų vadovas supranta, kas machine learning‘e yra lengva, o kas sunku, ir, net jei tai ne itin sudėtinga problema techniniu požiūriu, supranta ar ji turi verslo vertę. Gal būt visai neverta šiai problemai skirti dėmesio? Taip pat svarbu suprasti turimų duomenų niuansus ir kokybę – dažnai teoretiniai matematikai tai pražiūri, nes matematiniuose modeliuose visi duomenys vienodai geri ir kokybiški. Realybėje – ne itin.