如何选择合适的 NLP 解决方案
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几十年来，公司在尝试解决非结构化文本数据的问题时，一直使用陪审团设计的结构化数据软件。尽管这些解决方案效果不佳，但没有别的办法。然而，最近，机器学习 (ML) 在理解自然语言方面有了显着提升。
不出所料，硅谷正在疯狂地为这一新机遇创造市场领先的产品。 Khosla Ventures 认为，自然语言处理（NLP）是未来五年最重要的技术趋势。如果说 2000 年代是要成为基于大数据的业务，而 2010 年代是要成为基于数据科学的业务，那么 2020 年代是要成为基于自然语言的业务。
为了加快向这样的企业转型，组织必须制定与其业务目标一致并推动业务影响的可行战略。尽管这似乎是一个复杂的决定，需要一家昂贵的管理咨询公司，但事实并非如此。首先是你如何回答两个问题：首先，谁雇佣了数据科学家和机器学习 (MLE) 工程师？其次，谁来构建和运营托管相关模型和工具的底层 ML 堆栈？
“自己构建”策略允许公司根据他们的数据构建自定义机器学习模型。它还最大限度地降低了安全风险，因为公司不必与外部供应商共享数据来标记或处理它。如果您能够实现它并负担得起，那么“建立自己的”会带来巨大的竞争优势，因为您现在拥有世界一流的人工智能 (AI) 团队，从而在各个方面提高生产力业务。
事件元节拍 2022
MetaBeat 将于 10 月 4 日在加利福尼亚州旧金山汇聚思想领袖，就元界技术将如何改变所有行业的沟通和开展业务的方式提出建议。
在这里注册但是，这种策略是迄今为止最昂贵的。构建和操作 ML 堆栈很复杂，需要专业知识。毕马威估计，要开发成熟的 AI 能力，一家公司需要雇佣至少 500-600 名全职 AI 员工——其中大多数人构建和运营 ML 堆栈——并每年累计向他们支付 100-1.2 亿美元。最重要的是，并不能保证成功，因为即使是最优秀的团队，生产 AI 也是一项挑战。
“低代码 ML 平台和预训练模型”策略降低了开发成熟 AI 功能的成本，因为供应商处理了 ML 堆栈的大部分开发和运营。与每年花费超过 1 亿美元不同，组织可能可以将其减少到每年 25-5000 万美元。该策略还允许公司创建自定义 ML 和 NLP 模型。
虽然，就像之前的策略一样，也不能保证成功，因为它确实......
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几十年来，公司在尝试解决非结构化文本数据的问题时，一直使用陪审团设计的结构化数据软件。尽管这些解决方案效果不佳，但没有别的办法。然而，最近，机器学习 (ML) 在理解自然语言方面有了显着提升。
不出所料，硅谷正在疯狂地为这一新机遇创造市场领先的产品。 Khosla Ventures 认为，自然语言处理（NLP）是未来五年最重要的技术趋势。如果说 2000 年代是要成为基于大数据的业务，而 2010 年代是要成为基于数据科学的业务，那么 2020 年代是要成为基于自然语言的业务。
为了加快向这样的企业转型，组织必须制定与其业务目标一致并推动业务影响的可行战略。尽管这似乎是一个复杂的决定，需要一家昂贵的管理咨询公司，但事实并非如此。首先是你如何回答两个问题：首先，谁雇佣了数据科学家和机器学习 (MLE) 工程师？其次，谁来构建和运营托管相关模型和工具的底层 ML 堆栈？
“自己构建”策略允许公司根据他们的数据构建自定义机器学习模型。它还最大限度地降低了安全风险，因为公司不必与外部供应商共享数据来标记或处理它。如果您能够实现它并负担得起，那么“建立自己的”会带来巨大的竞争优势，因为您现在拥有世界一流的人工智能 (AI) 团队，从而在各个方面提高生产力业务。
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“低代码 ML 平台和预训练模型”策略降低了开发成熟 AI 功能的成本，因为供应商处理了 ML 堆栈的大部分开发和运营。与每年花费超过 1 亿美元不同，组织可能可以将其减少到每年 25-5000 万美元。该策略还允许公司创建自定义 ML 和 NLP 模型。
虽然，就像之前的策略一样，也不能保证成功，因为它确实......
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