Europas KI-Chancen werden auf Unternehmensebene immer deutlicher, wo die Einführung weniger von der Leistungsfähigkeit abstrakter Modelle als vielmehr von der Lösung praktischer Probleme abhängt, die darüber entscheiden, ob KI tatsächlich eingesetzt werden kann.

Die Unternehmens-KI dringt in die schwierigen Bereiche vor

Die einfache Model von Enterprise AI ist eine Demo. Die harte Model umfasst alles, was passiert, nachdem die Demo funktioniert.

Hier stoßen Unternehmen auf Berechtigungen, veraltete Software program, unvollständige Daten, Benutzeroberflächen, Compliance-Anforderungen, Integrationskosten, Sicherheitsrisiken und Arbeitsabläufe, die von außen einfach aussehen, aber voller Ausnahmen sind. Hier positionieren sich mittlerweile auch viele der interessantesten KI-Unternehmen.

Bei HumanXeines der deutlichsten Unternehmens-KI-Signale kam von den Unternehmen, die auf praktischen Engpässen und nicht auf einem abstrakten Hype aufbauen. Für die europäischen Unternehmen und Gründer, mit denen Elena sprach, battle das Muster klar: Sie versuchten nicht, die größten US-Labore zu kopieren. Sie bauten auf spezifischen Unternehmensproblemen auf.

H-Unternehmen Der Schwerpunkt liegt auf computergestützten Agenten für ältere Arbeitsabläufe. Malz untersuchte Expertise, Berechtigungen und menschliche Aufsicht. Neuralk-KI Der Schwerpunkt lag auf tabellarischen Basismodellen für Unternehmensdaten. Zwölf Labore konzentrierte sich auf Video Intelligence als fehlende Ebene der Unternehmens-KI.

Zusammen deuten sie auf eine fundiertere Model des KI-Marktes hin. Die nächste Unternehmenswelle wird nicht nur vom größten allgemeinen Modell gewonnen. Den Sieg werden Unternehmen erringen, die verstehen, wo die Arbeit tatsächlich stecken bleibt.

Die Unternehmenskarte

Unternehmen	Unternehmensproblem	KI-Ebene
H-Unternehmen	Legacy-Workflows über alte Software program, nicht verbundene Instruments und Schnittstellen ohne APIs	Computernutzer
Malz	Passende Talente, Agentenarbeit, Berechtigungen und menschliche Aufsicht	KI-gestützter Talentmarktplatz
Neuralk-KI	Vorhersage aus tabellarischen Unternehmensdaten ohne klassische ML-Pipelines	Tabellarische Fundamentmodelle
Zwölf Labore	Suchen, Analysieren und Verstehen von Movies auf Unternehmensebene	Videointelligenz / multimodale KI

Das Drawback mit der Legacy-Software program

H Firm lieferte vielleicht das deutlichste Beispiel für diesen praktischen Fokus.

Sein Argument ist, dass ein Großteil der Unternehmenswelt immer noch mit Software program läuft, die nicht für Agenten, APIs oder saubere Automatisierung entwickelt wurde. Unternehmen verfügen über alte Systeme, getrennte Instruments, manuelle Prozesse und Arbeitsabläufe, die sich über Salesforce, SAP, E-Mail, PDFs, interne Portale und branchenspezifische Schnittstellen erstrecken.

Gautier Cloix beschrieb das Drawback unverblümt: Die Menschheit arbeitet immer noch an veralteter Software program, die keine APIs und keine sauberen Daten hat. Die traditionelle Antwort battle Migration. Doch die Migration ist langsam, teuer und am Ende oft schon veraltet.

Die Antwort von H Firm ist Computernutzung: Agenten, die Software program über dieselben menschlichen Schnittstellen bedienen, die Mitarbeiter bereits verwenden. Cloix beschrieb Arbeitsabläufe, bei denen ein Verkäufer, Kundendienstmitarbeiter, Einkäufer, eine Krankenschwester oder ein Backoffice-Mitarbeiter 40 Schritte in fünf oder zehn verschiedenen Instruments ausführt. Anstatt alle darunter liegenden Systeme neu aufzubauen, lernt der Agent, die darüber liegende Schnittstelle zu bedienen.

Deshalb ist die Computernutzung wichtig. Es ist keine glamouröse Forschung. Es handelt sich um das praktische Drawback des Klickens, Tippens, Scrollens, Lesens von Bildschirmen und Bewegen zwischen Systemen, die nie dazu gedacht waren, miteinander zu kommunizieren.

In den Worten von Cloix handelt es sich bei dem allgemeinen Kundenprofil nicht um einen bestimmten Sektor. Dabei geht es darum, ob ein Unternehmen über „einen Software program-Stack mit mehr als fünf Instruments“ verfügt und mindestens eines dieser Instruments keine APIs hat.

Die jüngste Veröffentlichung von Holo3.1 verstärkt diese Richtung, indem H Firm die Modellfamilie rund um die Automatisierung von Internet-, Desktop-, Mobil- und Geschäftsabläufen positioniert. Das allgemeinere Sign ist, dass Laptop-Agenten zu einer ernstzunehmenden Unternehmenskategorie werden und nicht nur zu einer Demo eines Modells, das einen Browser bedient.

Die menschliche Ebene der Agentenarbeit

Während sich H Firm auf die Softwareschnittstelle konzentriert, konzentriert sich Malt auf die Schnittstelle zwischen Mensch und Organisation.

Claire Lebarz, CTO von Malt, beschrieb das Unternehmen als Europas größte Plattform für unabhängige Experten und Freiberufler. Dadurch erhält Malt einen konkreten Einblick in die Artwork und Weise, wie sich die Arbeit verändert, da Freiberufler oft schneller auf neue Technologien reagieren als große Unternehmen.

Laut Lebarz sprachen Talente bereits über Agenten, bevor die Nachfrage vollständig aufgeholt hatte. Jetzt verzeichnet Malt innerhalb von nur drei oder vier Monaten einen Anstieg der Nachfrage nach Agentenfähigkeiten um 600 %.

Das ist wichtig, denn bei der Einführung von KI in Unternehmen geht es nicht nur um den Kauf von Instruments. Es geht darum, ob Unternehmen über Mitarbeiter verfügen, die chaotische Geschäftsanforderungen in Arbeitsabläufe umsetzen, Agenten beaufsichtigen und die Automatisierung an den Unternehmenskontext anpassen können.

Lebarz‘ interessantester Satz battle „People over the Loop“. Ihrer Ansicht nach wird es bei der Arbeit von morgen darum gehen, dass Agenten mehr Aufgaben übernehmen, aber über dem Prozess werden weiterhin Menschen benötigt: Schulung, Überwachung, Orchestrierung und Anpassung der Agenten an reale Unternehmensumgebungen.

Das ist eine nützliche Korrektur der üblichen Automatisierungsgeschichte. Die Frage ist nicht, ob Agenten Menschen in einem einfachen Eins-zu-Eins-Austausch ersetzen. Die Frage ist, wie die Arbeit verpackt wird: Welche Teile gehen an Agenten, welche Teile erfordern Experten und welche Teile erfordern Menschen, die den Kontext intestine genug verstehen, um mehrere Systeme gleichzeitig zu überwachen.

Die Perspektive von Malt zeigt auch, warum Europa möglicherweise eine andere KI-Probability hat. Die Area verfügt über etablierte Unternehmenskunden, Expertise-Märkte, ein Bewusstsein für Regulierungen und ein Drawback des Personalübergangs, das nicht durch Hype allein gelöst werden kann. Wenn Agentenarbeit Vertrauen, Berechtigungen, Identität, Bewertung und Kontext erfordert, dann wird die menschliche Ebene Teil des Produkts.

Die Daten, die Unternehmen tatsächlich nutzen

Neuralk AI brachte die Diskussion auf eine der häufigsten, aber am wenigsten diskutierten Formen von Unternehmensdaten: Tabellen.

Der Pitch des Unternehmens ist einfach und ehrgeizig. Sein Gründer beschrieb, dass Neuralk für tabellarische Daten das tut, was Fundamentmodelle für Textual content tun. Anstatt von jedem Kunden den Aufbau einer separaten Pipeline für maschinelles Lernen zu verlangen, erstellt das Unternehmen Basismodelle, die über einen API-Endpunkt Vorhersagen aus Zeilen und Spalten treffen können.

Das ist wichtig, weil die meisten Unternehmen nicht mit sauberen Texten im Internetmaßstab arbeiten. Sie basieren auf strukturierten Daten: Kunden, Transaktionen, Lagerbestände, Finanzunterlagen, Betriebskennzahlen, Risikobewertungen und interne Historien. Diese Tabellen sind oft der Kern des Geschäfts, aber es handelt sich nicht um Daten, die einfach aus dem Web gelöscht werden können.

Der Gründer erklärte, dass tabellarische Daten die Kerndaten eines jeden Unternehmens seien, weshalb Unternehmen diese nicht freiwillig weitergeben würden. Der Ansatz von Neuralk verwendet während des Trainings synthetische Tabellen, damit das Modell statistische Muster lernen und dann zum Zeitpunkt der Inferenz gekennzeichnete Kontextbeispiele verwenden kann, um Vorhersagen zu Kundendaten zu treffen.

Dies ist ein ganz anderes KI-Drawback für Unternehmen als Chat. Es geht um statistische Schlussfolgerungen, Vorhersagen, Datenqualität und Bereitstellung, ohne dass jedes Unternehmen die gesamte Maschinerie klassischer ML-Operationen aufrechterhalten muss.

Wenn es funktioniert, deutet es auf einen Unternehmenstrend hin: Der KI-Stack rückt näher an die Datenstrukturen heran, auf die Unternehmen bereits angewiesen sind.

Die fehlende Videoebene

Twelve Labs hat eine weitere fehlende Ebene hinzugefügt: Video.

Das Unternehmen ging davon aus, dass das Verstehen von Movies nicht dasselbe ist wie das Transkribieren von Dialogen oder das Erkennen von Objekten in Bildern. Video erfordert Zeitverständnis, Ton, Dialog, Szenenkontext, Bewegung und die Fähigkeit zu entscheiden, was wichtig ist und was nicht.

Sein Marengo-Modell ermöglicht die semantische Suche in Video, Bild, Audio und Sprache. Pegasus ist ein Videosprachenmodell, das Szenen analysieren, Movies zusammenfassen, Metadaten generieren und strukturierte Ausgaben unterstützen kann.

Das ist wichtig, da Unternehmen bereits über riesige Videoarchive verfügen: Studios, Sportligen, Nachrichtensender, Produktionsfirmen, Organisationen des öffentlichen Sektors, Sicherheitsteams und Datenanbieter. Viele dieser Movies sind wertvoll, aber schwer zu durchsuchen, zu kuratieren, zu monetarisieren oder in Workflows umzuwandeln.

Das Twelve Labs-Gespräch verband Video auch mit einer größeren Geschichte über physische KI. Ein Vertreter beschrieb Video als grundlegend für Robotik und Automobilsysteme, da Maschinen die reale Welt verstehen müssen. Sie beschrieben den Ehrgeiz als eine Artwork „visuellen Kortex für Maschinen“.

Dieser Satz trägt dazu bei, das Unternehmen mit dem umfassenderen HumanX-Thema zu verbinden. Unternehmens-KI besteht nicht nur aus Textual content, Code oder Datenbanken. Es ist auch visuell, zeitlich, multimodal und schließlich räumlich.

Die Probability Europas liegt in der Besonderheit

Das gemeinsame Muster dieser Unternehmen ist die Spezifität.

H Firm versucht nicht, einen universellen Chatbot zu entwickeln. Es wird versucht, Legacy-Software program zu betreiben. Malt spricht nicht nur abstrakt von KI-Jobs. Es geht darum, wie Talente, Agenten und Aufsicht für Unternehmen gebündelt werden. Neuralk versucht nicht, ein weiteres allgemeines Sprachmodell zu erstellen. Es basiert auf tabellarischen Daten. Twelve Labs betrachtet Video nicht als Nebenfunktion. Das Videoverständnis wird als Grundschicht behandelt.

Diese Besonderheit könnte der Punkt sein, an dem Europa konkurrieren kann. Der Markt für Unternehmens-KI benötigt nicht nur größere Modelle. Es braucht Unternehmen, die Arbeitsabläufe, Branchenbeschränkungen, smart Daten, Arbeitsmärkte und die letzte Meile zwischen Fähigkeit und Akzeptanz verstehen.

Das battle das interessantere Sign von HumanX. Bei der europäischen KI-Geschichte geht es nicht nur darum, ob Europa ein Grenzlabor aufbauen kann, das mit den USA mithalten kann. Es geht auch darum, ob europäische Unternehmen KI in einsetzbare Systeme für die chaotische, regulierte und operative Welt verwandeln können, in der Unternehmen tatsächlich leben.

Die Antwort liegt möglicherweise weniger im Spektakel als vielmehr in den langweiligen Orten, an denen wirklich gearbeitet wird: alte Software program, non-public Daten, Rekrutierungsabläufe, Videoarchive und die Menschen, die Agenten von oben überwachen.

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Hervorgehobener Bildnachweis

Ich werde ständig gefragt:

„Welches Projekt soll ich bauen?“

Die Frage ist voller großer Absicht, aber grundsätzlich fehlerhaft.

Über 100 Bewerbungen und Portfolios, und nur wenige Male hat mich das Projekt einer Particular person so sehr beeindruckt, dass sie es bis zum Vorstellungsgespräch geschafft hat.

In diesem Artikel werde ich Ihnen den genauen Rahmen geben, den ich entwickelt und befolgt habe, um Ihr perfektes ML-Projekt zu finden, das Ihnen einen Job verschafft.

Lasst uns loslegen!

Warum die meisten ML-Projekte scheitern

Lassen Sie mich Ihnen etwas sagen, was alle Personalmanager in jedem Unternehmen denken, für das ich gearbeitet habe.

Wenn wir ein Hauspreisvorhersagemodell oder einen Titanic-Überlebensklassifikator sehen, denken wir nicht an „solide Fundamentaldaten“. Wir denken „als nächstes“.

Ich mache keine Witze.

Diese Projekte wurden so oft durchgeführt, dass sie mir nichts über die Particular person sagen.

Es sagt mir nur, dass sie einem Commonplace-Tutorial folgen und die Ergebnisse reproduzieren können.

Ein Projekt, das Ihnen eine Anstellung verschafft, hat vier wichtige Dinge:

• Es ist persönlich — Es ist Ihnen wirklich wichtig, was es vorhersagt.
• Es ist neuartig — Ich habe es noch nie hundertmal gesehen.
• Es ist related — Es hängt mit der Artwork der Arbeit zusammen, die Sie machen möchten.
• Es ist reside — Die Leute können es tatsächlich in Aktion sehen.

Wenn Sie alle vier Punkte richtig machen, wird Ihr Projekt dazu führen, dass sich der Personalchef an Sie erinnert, und das ist meine persönliche Erfahrung bei der Einstellung von Mitarbeitern.

Das Downside ist, dass Ihnen niemand ein solches Projekt geben kann. Es muss von dir kommen.

Anstatt Ihnen additionally eine Idee zu übergeben, werde ich Ihnen einen Rahmen geben, dem Sie folgen können, um ein Projekt wie dieses zu entwickeln.

Ich habe dieses Framework auch in ein 7-seitiges herunterladbares PDF-Arbeitsbuch umgewandelt, das Sie in der Beschreibung unten lesen können, um es durchzuarbeiten und das richtige Projekt zu finden, mit dem Sie eingestellt werden.

Projektaufbau-Framework
Stehlen Sie das EXACT-Projektideen-Framework, das ich verwende, um Angebote im Wert von über 100.000 US-Greenback zu erhalten, und schließen Sie sich noch heute mehr als 8.000 Jobsuchenden im Datenbereich an.Projekte.egorhowell.com

Beispielprojekt

Bevor ich mich mit dem Framework befasse, möchte ich Ihnen ein Beispiel für ein Projekt eines Kandidaten geben, den wir eingestellt haben.

In einem meiner früheren Unternehmen suchten wir einen Junior-Datenwissenschaftler, der an Optimierungs- und Operations-Analysis-Problemen arbeiten sollte.

Der von uns eingestellte Kandidat zeichnete sich vor allem aus einem Grund aus: Er hatte ein äußerst relevantes und zutiefst persönliches Projekt, das genau zur Rolle passte.

Sie hatten eine Leidenschaft für NFL-Fantasy-Soccer und wollten die Artwork und Weise verbessern, wie sie ihre wöchentlichen Teamauswahlen zusammenstellten.

Deshalb entwickelten sie eine eigene Optimierungs-Engine, um die Spieler innerhalb der Programmbeschränkungen effektiver zuzuteilen.

Es lag nicht nur am Motor selbst; Sie lasen wissenschaftliche Arbeiten zu Optimierungsstrategien und untersuchten, wie andere das gleiche Downside angingen.

Dieses Projekt erfüllt alle vier Punkte, die wir zuvor erwähnt haben:

• Es ist persönlich– Es warfare ein persönliches Downside, das sie interessierte.
• Es ist neuartig– Es warfare einzigartig und so etwas hatten wir weder vorher noch danach gesehen.
• Es ist related– es zeigte ihre Leidenschaft und ihr Interesse an Optimierung und Operations Analysis, und das warfare genau das, wofür wir eingestellt haben.
• Es ist reside– Es warfare direkt related für die Stelle, für die sie sich beworben hatten.

Lassen Sie mich nun den genauen Rahmen aufschlüsseln, dem Sie folgen können, um ein Projekt genau wie dieses zu erstellen.

Beginnen Sie mit Ihren Interessen

Wenn Leute nach einem Projekt zum Erstellen suchen, öffnen sie eine Liste mit ML-Datensätzen, höchstwahrscheinlich in Kaggle, und versuchen, etwas Interessantes zu finden.

Das ist rückwärtsgewandt.

Beginnen Sie bei sich selbst und Ihren Interessen.

Genauer gesagt: Schreiben Sie fünf Dinge auf, die Ihnen außerhalb der Arbeit und außerhalb von Daten und ML wirklich am Herzen liegen.

Konzentrieren Sie sich auf Ihre Hobbys, Obsessionen und andere Dinge, über die Sie problemlos eine Stunde lang gerne sprechen würden.

Als ich das tat, sah meine Liste ungefähr so ​​aus:

• Investieren
• Eishockey
• Fitnessstudio/Health
• Filme
• Youtube

Warum müssen wir etwas auswählen, das uns interessiert?

Denn ein Projekt, das Ihnen am Herzen liegt und an dem Sie interessiert sind, ist ein Projekt, das Sie zu Ende bringen werden.

Ich kann nicht genug betonen, wie viel einfacher es ist, ein Projekt durchzuführen, das Sie wirklich motiviert, als eines, von dem Sie „denken“, dass Sie es tun sollten.

Sobald Sie Ihre fünf Interessen festgelegt haben, schreiben Sie bitte fünf Fragen für jedes Interesse, das Sie wirklich beantwortet haben möchten.

Zum Beispiel: „Welche Fantasy-Soccer-Spieler sind diese Woche unterbewertet?“ ist eine Frage, „Fußballstatistiken“ hingegen nicht.

Denken Sie nicht zu viel darüber nach und schreiben Sie die Dinge einfach auf.

Sie haben nun möglicherweise 25 Projektideen, die höchstwahrscheinlich völlig einzigartig sind oder zumindest nicht von vielen Menschen gesehen wurden.

Filtern Sie Ihre Prime-Tipps

Jetzt müssen wir diese Liste auf unsere Prime-Tipps reduzieren.

Der erste Schritt besteht darin, die Fragen oder Ideen zu entfernen, die offensichtlich keine ML-Probleme darstellen. Zum Beispiel: „Warum magazine ich Filme?“ ist eine tolle Frage, aber es ist kein maschinelles Lernprojekt.

Maschinelles Lernen auf einem wirklich hohen und groben Niveau kann in fünf Schlüsselbereiche unterteilt werden:

• Eine Zahl vorhersagen– Rückschritt.
• Vorhersage einer Kategorie— Klassifizierung.
• Prognose im Zeitverlauf— Zeitreihen.
• Dinge empfehlen— Empfehlungssysteme.
• Dinge zusammenfassen– Clusterbildung.

Gehen Sie Ihre 25 oder weniger Fragen durch und finden Sie diejenigen, die zu einem dieser 5 Bereiche passen, und entfernen Sie diejenigen, die nicht dazu passen.

Dies sollte uns etwa 10–15 realisierbare Ideen hinterlassen, die wir mithilfe von ML lösen können.

Jetzt müssen Sie eine auswählen. Der Weg dazu besteht darin, diese Ideen einzeln anhand der folgenden Kriterien zu bewerten:

• Wie persönlich ist es?
• Wie neu ist es?
• Wie related ist es für die Rollen, die ich anstrebe?
• Wie schwer ist es, an die Daten zu kommen?
• Wie schwer ist es zu bauen?

Bewerten Sie jeden von fünf Punkten, fassen Sie alle zusammen, und derjenige mit der höchsten Punktzahl ist derjenige, den Sie bauen werden.

Validieren Sie das Projekt

Bevor Sie Wochen in die Erstellung dieses Projekts investieren, möchte ich, dass Sie drei kurze Überprüfungen durchführen.

Erste –Woher genau kommen Ihre Daten? Benennen Sie eine echte Quelle – eine API, einen öffentlichen Datensatz oder eine andere eindeutige Quelle. Wenn Sie keinen nennen können, ist das Finden der Daten Ihre erste Aufgabe.

Zweite— Könnten Sie in etwa zwei Monaten eine grobe erste Model zum Laufen bringen, vorausgesetzt, ein oder zwei Stunden professional Tag? Wenn es größer ist, verkleinern Sie es. Ein kleines Projekt, das Sie tatsächlich abschließen, übertrifft ein großes, das Sie aufgeben – jedes Mal.

Dritte— Wie häufig kommt es tatsächlich vor? Nichts ist jemals wirklich originell, aber wenn Sie dieses Projekt schon mehrmals gesehen haben, überlegen Sie es sich vielleicht noch einmal und entscheiden Sie sich für Ihre zweite Wahl.

Bestehen Sie alle drei Prüfungen und Sie sind fertig.

Intestine gemacht! Sie haben ein Projekt, das Ihnen gehört, das ein Personalchef noch nicht hundertmal gesehen hat und das Sie tatsächlich fertigstellen können.

Machen Sie es lebendig

Wie die meisten Menschen werden Sie die ersten Recherchen und Prototypen dieses Projekts wahrscheinlich auf einem Jupyter-Pocket book durchführen.

Heutzutage wollen Unternehmen jedoch Menschen, die ihre Lösungen einsetzen können, um geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.

Auch wenn Ihr Modell das Beste seit dem Transformator ist, nützt es nichts, wenn es in einem Pocket book steckt.

Die Bereitstellung eines Modells ist tatsächlich nicht so komplex, wie viele denken. Ich habe mehrere meiner Kunden dabei gecoacht, ihr erstes Finish-to-Finish-Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, ohne vorherige Erfahrung mit dem folgenden Tech-Stack und Prozess:

• Erstellen Sie die Prototyplösung in einem Jupyter-Pocket book.
• Teilen Sie das Jupyter-Notizbuch in einzelne Python-Dateien auf, die den Requirements des Produktionscodes folgen und Funktionen wie Typisierung, Formatierer und Dokumentzeichenfolgen implementieren.
• Fügen Sie Ihre Python-Dateien einem Git-Repository hinzu und erstellen Sie eine tolle README-Datei, die das Projekt erklärt.
• Fügen Sie alle wichtigen Software program-Engineering-Instruments und -Konzepte hinzu, einschließlich Unit-Assessments, Poetry-Abhängigkeitsmanagement, Makefiles und PyEnv.
• Erstellen Sie ein Streamlit-Dashboard, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren, und stellen Sie es in der Streamlit-Group-Cloud bereit.
• Richten Sie Ihr Repo so ein, dass es täglich mit GitHub Actions ausgeführt wird.

Bish. Bash. Bosh.

Sie haben gerade Ihr Modell durchgängig mit branchenüblichen Instruments bereitgestellt, die ich seit Jahren als Ingenieur für maschinelles Lernen bei führenden Technologieunternehmen verwende.

Ich kann nachvollziehen, dass es für jemanden, der ganz neu in diesem Bereich ist und niemand an seiner Seite hat, der einen anleitet, völlig überwältigend erscheinen kann. Deshalb habe ich ein Vorlagen-Repo mit dem gesamten Boilerplate-Code erstellt, um dies einzurichten.

GitHub – egorhowell/ML-Undertaking-Starter
Tragen Sie zur Entwicklung von egorhowell/ML-Undertaking-Starter bei, indem Sie ein Konto auf GitHub erstellen.github.com

Eine andere Sache!

Wenn Sie es ernst meinen, einen Daten- oder Maschinenjob zu bekommen, dann habe ich in meinem Bereich ein paar freie Stellen freigemacht Teaching-Programm.

Sie werden 12 Monate lang persönlich mit meinem Staff und mir in diesem speziell entwickelten Programm zusammenarbeiten, um Sie nicht nur bei der Bewerbung, sondern auch tatsächlich zu unterstützen Land Ihr Traumdaten-/ML-Job.

​​Bewerben Sie sich hier und buchen Sie Ihr kostenloses Gespräch.​

Sichern Sie sich Ihren Traumjob im Datenbereich
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Verbinde dich mit mir

Sie bauen additionally ein RAG-System auf oder verwenden ein LLM zum Chatten mit Dokumenten. Aber Benutzer fragen oft: Wie können wir den Antworten vertrauen?

Darüber hinaus hören wir häufig von Halluzinationen, die das Vertrauen der Nutzer untergraben.

Wenn wir eine Anwendung erstellen, den Benutzern aber nicht zeigen, woher die Antworten kommen, kann die Anwendung in manchen Fällen unbrauchbar werden.

In diesem Artikel werde ich einen Ansatz zur Lösung dieses Issues vorstellen. Indem wir jede vom LLM generierte Antwort mit ihrem Quelltext im Dokument verknüpfen, können wir Transparenz und Vertrauen aufbauen. Diese Methode liefert nicht nur eindeutige Beweise für die Antworten, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Ergebnisse direkt im PDF zu überprüfen.

Manchmal ist die generierte Antwort möglicherweise nicht ganz genau, aber die Möglichkeit, den richtigen Quelltext zu finden, ist für den Benutzer bereits hilfreich.

Nehmen wir ein Beispiel dieses Papier von arxiv.org. Wir können uns diesen Anwendungsfall vorstellen:

Der erste Schritt bei diesem Ansatz besteht darin, den Textual content in einem strukturierten Format aus dem PDF zu extrahieren.

Bild vom Herausgeber | Midjourney

KI ist heutzutage ein heißes Thema. Sie wird in allen Bereichen eingesetzt, um reale Probleme zu lösen. Lassen Sie uns die Schritte zum Aufbau einer Karriere in der KI besprechen.

Schritt 1: Eine Bildungsgrundlage schaffen

Wählen Sie den Abschluss, der zu Ihren Karriereplänen im Bereich KI passt. Sie können sich für einen Abschluss in Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften entscheiden. Wenn Sie einen Informatikkurs belegen, lernen Sie Programmiersprachen und Algorithmen kennen. Mathematik- und Statistikkurse umfassen Themen wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Infinitesimalrechnung. Ingenieurstudiengänge konzentrieren sich normalerweise auf Signalverarbeitung und Robotik. Es gibt mehrere On-line-Kurse zu verschiedenen Bereichen der KI. Die Kurse umfassen Unterabschnitte mit Tutorials und Aufgaben. Sie können im eigenen Tempo absolviert werden oder einen festen Zeitplan haben. Sie sind auf beliebten Plattformen wie edX, Coursera und Udemy zu finden.

Schritt 2: Praktisches Lernen

Beteiligen Sie sich an Projekten und Wettbewerben

Projekte und Wettbewerbe vermitteln praktische Erfahrung bei der Lösung realer Probleme mithilfe von KI. Sie verbessern unsere KI-Konzepte und schärfen unsere Problemlösungsfähigkeiten. Sie sollten zunächst grundlegende Projekte umsetzen und dann an Wettbewerben teilnehmen. Einige gängige KI-Projekte umfassen Bildklassifizierungsaufgaben wie Ziffernerkennung oder Objekterkennung. Projekte zur Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten häufig Stimmungsanalysen oder Chatbots. Einige der beliebtesten KI-Wettbewerbe sind ImageNet Giant Scale Visible Recognition Problem (ILSVRC), AI for Social Good Problem und NeurIPS Challenges. Sie sollten auch an Hackathons teilnehmen, um verschiedene Projekte zu erkunden.

Sichere Praktikumsmöglichkeiten

Ein Praktikum vermittelt Ihnen praktische Erfahrung und kann auch zu einer Vollzeitstelle führen. So bekommen Sie ein Praktikum: Identifizieren Sie zunächst die Unternehmen für künstliche Intelligenz, die Praktikanten beschäftigen. Knüpfen Sie on-line und offline Kontakte zu KI-Experten. Stellen Sie sicher, dass Ihr Lebenslauf im Abschnitt „Fähigkeiten“ und im Abschnitt „Bildung“ KI-bezogene Informationen enthält. Erstellen Sie ein Portfolio mit KI-Projekten und -Forschung. Achten Sie darauf, dass Ihre Bewerbung auf das Unternehmen und die Stelle zugeschnitten ist. Es ist wichtig, die Projekte und Erfahrungen im Zusammenhang mit der Praktikumsstelle im Vorstellungsgespräch zu besprechen. Und zu guter Letzt: Vergessen Sie nicht, die Personalvermittler zu kontaktieren.

Schritt 3: Portfolio und Netzwerk aufbauen

Ein überzeugendes Portfolio ist wichtig, um Ihre Fähigkeiten im Bereich KI zu zeigen. Das Portfolio sollte professionell gestaltet sein. Sie sollten Ihre Arbeit in wissenschaftlichen Zeitschriften und auf Web sites veröffentlichen. Darüber hinaus sollten Sie Artikel schreiben und zu Open-Supply-Projekten beitragen. Sie können beispielsweise GitHub verwenden, um Ihren Code zu teilen und mit Kollegen zusammenzuarbeiten. Networking führt zu beruflichem Wachstum und Wissensaustausch im Bereich KI. Interagieren Sie mit Experten auf LinkedIn, um innerhalb der KI-Group in Kontakt zu bleiben. Folgen Sie Tech-Influencern wie Elon Musk und Andrew Nj und beteiligen Sie sich an ihren Diskussionen. Nehmen Sie an lokalen KI-Treffen teil, um über die neuesten KI-Developments auf dem Laufenden zu bleiben. Treten Sie außerdem Foren wie Reddits r/MachineLearning bei und diskutieren Sie KI-Themen.

Schritt 4: Bereiten Sie sich auf den Arbeitsmarkt vor

Erstellen Sie einen Lebenslauf und ein Anschreiben

Sie sollten sicherstellen, dass das Format Ihres Lebenslaufs korrekt ist. Überarbeiten Sie daher den vorliegenden Lebenslauf, bevor Sie ihn zur Bewerbung einreichen. Sie sollten jedes Anschreiben an die Stelle anpassen, auf die Sie sich bewerben. Am besten überprüfen Sie die Unternehmenskultur, um deren wichtigsten Anforderungen zu entsprechen. Sie sollten im Anschreiben erklären, warum Sie an der Stelle interessiert sind. Der Inhalt des Anschreibens sollte eine kurze Zusammenfassung Ihrer besten und relevantesten Erfahrungen sein.

Unternehmen und Rollen erforschen

Sie sollten sich vorher über den Arbeitgeber und die Stelle, an der Sie interessiert sind, informieren. Machen Sie sich ein Bild über die Ziele des Unternehmens und die jüngsten Ereignisse. Sie sollten sich auch mit der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens befassen. Auf diese Weise erhalten Sie einen allgemeinen Eindruck davon, wie das Unternehmen funktioniert. Außerdem können Sie so leichter Fragen im Vorstellungsgespräch beantworten.

Hier sind die KI-Karrieren, die derzeit beliebt sind:

1. Datenwissenschaftler: Analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu finden
2. Ingenieur für maschinelles Lernen: Erstellen und implementieren Sie Systeme, die maschinelles Lernen nutzen
3. KI-Forscher: Durchführung von Forschung zur Entwicklung neuer und verbesserter KI-Technologien

Üben Sie Interviewtechniken

Fragen zum Geschäftsverhalten in Vorstellungsgesprächen sind oft allgemeiner Natur und beziehen sich nicht auf einen bestimmten Beruf. Sie können die Methode „Struktur, Aufgabe, Aktion, Ergebnis“ verwenden, um diese Fragen zu beantworten. Die Abteilung für Karriereberatung und berufliche Entwicklung des MIT hat die STAR-Methode in Kind eines Storytelling-Prozesses erklärt.

Quelle: https://capd.mit.edu/assets/the-star-method-for-behavioral-interviews/

Es sollten Scheininterviews durchgeführt werden, um das Interview nachzuahmen und Suggestions zur Leistung zu erhalten. Darüber hinaus sollten Sie mehr Codierungsprobleme auf Plattformen wie Leetcode lösen.

Einpacken

Sie können eine erfolgreiche Karriere in der KI machen, indem Sie die Schritte in diesem Artikel befolgen. Jeder Schritt ist in der aufgeführten Reihenfolge gleich wichtig. Wenn Sie die erforderlichen Fähigkeiten für KI erwerben, sind Sie bereit, Teil der Welt der KI zu werden.

Jayita Gulati ist eine Enthusiastin für maschinelles Lernen und technische Autorin, die von ihrer Leidenschaft für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen angetrieben wird. Sie hat einen Grasp-Abschluss in Informatik von der Universität Liverpool.