楼主: Sunny.Day
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AI进入下半场,打法上的一些变化

   
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传统行业有用外包模型,但一般都找本身资金大的同一个行业出身的公司,譬如小的金融公司找Bloomberg Blackrock这种。很多时候实际上数据也不是那么proprietary,因为小公司很可能连数据都买不起。问题是传统行业模型跟钱息息相关,take的risk是很大的,不是随便什么data robot 或者H2O这种搞个什么feature generation多种模型任你选就可以的,这些模型基本上不依靠domain knowledge,说白了就是不能generalize,不能interpret,更要命一点,可能随时因为模型问题亏钱,那这个跟谁说了算?Google等科技公司可以搞很多toy model来赚吆喝,譬如Google translate,没人真的用他家这模型去翻译公司official contract吧?又譬如Google map,没人会因为Google map乱指耽误了时间要Google赔偿吧?但是传统行业一出bug亏的可是自己的钱,这也是为啥传统行业有钱的顶多买你一个platform,拿你来做做benchmark,真正做模型要么自己做,要么找业内行家,要么宁愿搞个最简单的linear regression也不会搞什么fancy的东西

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 楼主| Sunny.Day 2020-5-17 10:30:33 来自APP | 只看该作者
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cutekitty 发表于 2020/05/17 08:28:53
传统行业有用外包模型,但一般都找本身资金大的同一个行业出身的公司,譬如小的金融公司找Bloomberg Blackroc...
不过这两年,在某个细分市场的AI startup越来越多了,确实有一定的市场,只不过做到大赚还有很长的路要走。就连Google amazon这种大厂的ai team也有往具体细分垂直市场做customized AI的趋势
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Sunny.Day 发表于 2020/05/17 10:30:33
不过这两年,在某个细分市场的AI startup越来越多了,确实有一定的市场,只不过做到大赚还有很长的路要走。就连Goo...
做细分市场的小公司其实早就有了,只是大多数做的是analytics,少数能养得起model team,这些公司move into model领域比那些想要通过一个模板套路下去的tech公司要容易和专业得多。我个人本身很期待Google个Amazon这种大厂做customized的,但做得太细,对于企业发展不一定是好事,因为资源分配是有限的,企业发展也应该是有一个大方向,而不是无限度的延伸到各个行业和分支。我感觉现在大厂其实仅仅提供平台是有利的,除非他们自身也有这个需求,顺带把给自己的产品拿出来给其他公司用,譬如说Amazon因为自己的需求搞了cloud,然后觉得可以把这个卖出去赚钱。业务太过于diversified其实对于一家公司而言是不strategic的
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akayhx 2020-5-17 15:19:52 | 只看该作者
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zhang3x7 发表于 2020-5-17 05:46
这个学期刚好在做RL,其实对一些特定场景来说,数据本身是可以被模型自己生产出来的。我在训练的机器人甚至 ...

应该是你的规则没定准确吧哈哈哈
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nn131 2020-5-17 15:27:08 来自APP | 只看该作者
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赞一个,觉得地理应该有更多这样的文章
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同意楼主的观点,尤其是对于绝大部分中小公司来说。中小公司的逻辑是先生存下来,再谈别的,但无论是数字化还是AI化,需要一定的搭建成本和时间以及相对稳定的infra,这对需要快速迭代调整产品甚至可能推翻产品线的中小公司来说是无法负担的,所以想做中小公司的生意确实比较难。
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yjhbnbqq 2020-5-17 23:44:19 | 只看该作者
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cutekitty 发表于 2020-5-17 08:16
传统行业看重interpretability,因为跟钱息息相关,data robot出来的东西谁敢用,亏钱了找data robot么?

好多银行都买了 包括我们 虽然还没有用在prod的项目上 不知道后续会怎么样 买了也不一定用
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 楼主| Sunny.Day 2020-5-18 00:54:44 来自APP | 只看该作者
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cutekitty 发表于 2020/05/17 15:10:57
做细分市场的小公司其实早就有了,只是大多数做的是analytics,少数能养得起model team,这些公司move ...
你说的太对了,据我了解这些大厂的customized AI在内部也是饱受争议,跟你说的原因一模一样:精力分散,并且到底能挣多少钱。但最后多多少少大家还都是做了一些产品出来,以法律/金融/医疗为主,一方面是因为你不干别人就干,大厂总想较较劲,赚钱的事不急。另一方面是因为big bucks需要从大客户那里来,大客户难伺候,总是希望你能定制。我非常确定未来几年的时间这种打法会是大厂的一个重点,但不确定这到底最后能不能成为一条可行的路,还是只是一个军备竞赛而已
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 楼主| Sunny.Day 2020-5-18 00:59:42 来自APP | 只看该作者
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阿钟 发表于 2020/05/17 06:34:33
依靠大厂有很多优势 比起自己创业 毕竟云服务在那摆着 它的数据都已经在云上了,再购买增值ml服务也是比较方便的做法。
...
是的我要表达的跟你说的一致。至于为什么要提到startup创业,因为这就是这个帖子要讨论的么,ai的一些“打法”。你作为一个AI scientist假如能靠自己的技术有个自己的公司当然比在大厂当scientist爽。事实证明五六年之前这样的人还挺多的。现在AI垄断的趋势太明显了
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yjhbnbqq 发表于 2020/05/17 23:44:19
好多银行都买了 包括我们 虽然还没有用在prod的项目上 不知道后续会怎么样 买了也不一定用
对啊,买了,但是不会进production,就是用来benchmark一下,只要datarobot产品一涨价,公司要cut cost,contract就不会再续了,所以这个business模式是不sustainable的,entry level太低了,最后大家只能搞低价来吸引用户,然后又没有办法让用户依赖他们
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