如何开始一个AI项目
如何找到适合的AI项目？
AI项目满足两个条件：
- AI能胜任；
- 对你的商业有价值。
通过头脑风暴找到切入点，框架如下：
- 选择那些可以用AI替代人工的任务，而非工作。即让AI作为技术，嵌入到已经存在的工作流程中。
- 使用AI来增强驱动你商业价值的主要因素。
- 用AI解决你商业的主要痛点。
- 有大数据当然有利于AI整体的发展，但是当你仅拥有少量数据的时候，AI也可能会做一些事情。
如何评估一个AI项目的价值
技术方面 - 技术可行性
- 评估AI系统能否达到理想的性能水平；
- 对数据量进行评估
- 对完成工作需要的工时进行评估
商业方面 - 确保价值可行性
- 降低成本
- 增加收入；
- 开发/推出新的产品或者商业
道德方面
自建 或者 购买
- 机器学习项目，可以外包也可以自建。外包可以提升效率，帮助你尽快完成项目落地；
- 数据科学项目，一般自建，因为需要更多业务知识；
- 避免构建那些有标准工业标准的项目。
如何与AI团队一起工作
- 明确验收标准。提供给AI团队一个可以量化AI性能的数据集。 --- 测试集
- 与AI团队明确所需的数据。即：训练集、测试集的大小
误区：
期待AI能达到100%的准确率。原因：1).机器学习技术的局限性；2). 数据集不足；3). 标签错误；4). 模棱两可的标签。
AI技术工具
机器学习框架：TensorFlow / PyTorch / Keras / MXNet / CNTK / R
开源研究出版物：Arxiv / GitHub
