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隨著公司越來(lái)越多地轉(zhuǎn)向AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，關(guān)于在現(xiàn)實(shí)世界中成功實(shí)現(xiàn)成功所需要的更清楚的圖景正在形成。

除了技術(shù)巨頭和早期采納者的小圈子外，各種不同的技能和方法正在成為企業(yè)AI團(tuán)隊(duì)的必備條件。

并非每個(gè)組織都能與Google和Facebook之類的公司競(jìng)爭(zhēng)頂尖AI人才。公司不僅在追尋數(shù)據(jù)科學(xué)博士學(xué)位。

為了滿足他們的業(yè)務(wù)需求，組裝AI團(tuán)隊(duì)的CIO尋求主題專業(yè)知識(shí)，軟件工程技能以及將學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的能力。在這里，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步正在幫助鋪平道路。

普華永道(PricewaterhouseCoopers)新興技術(shù)負(fù)責(zé)人斯科特·李肯斯(Scott Likens)說(shuō)：“我們現(xiàn)在正在看到一種轉(zhuǎn)變。”

“一些常用的ML具有很多成熟度和商品化的特點(diǎn)，而且許多大型提供商都提供可用的算法和AI模型。

您能夠?qū)⑺璧膬?nèi)容組合在一起，因此您正在追尋高水平的最終軟件工程師將這些不同的算法結(jié)合在一起。”

他說(shuō)，公司現(xiàn)在不再聘用高級(jí)博士學(xué)位來(lái)創(chuàng)建新模型，而是尋求混合團(tuán)隊(duì)來(lái)獵取正確的數(shù)據(jù)，并選擇正確的模型來(lái)獲得正確的決策。