编辑|宝贝介绍:LinkedIn成立了人工智能学院,为内部工程师提供人工智能的基础知识培训,以满足公司自身对智能技术的发展需求。
LinkedIn 正在努力为其所有内部工程师提供人工智能基础培训。
看来该公司已经迈出了新技术战略的第一步,即使其运营的社交网络变得智能化。
(LinkedIn人工智能部门负责人Deepak Agarwal)在今天的VB峰会上,LinkedIn人工智能部门负责人Deepak Agarwal表示,“现在各大公司对人工智能技术提出了更多的需求,每个人都想在设计中添加人工产品的智能化。
现实情况是,市场上掌握人工智能技术的人才并不多。
那么问题来了,我们如何扩大所需的劳动力呢?这个问题让我彻夜难眠。
LinkedIn找到了解决方案,它为自己的工程师建立了人工智能学院,学院将提供人工智能实践领域的基础知识。
工程师通过学习掌握了基础知识后,就可以在实际工作中使用人工智能模型。
产品设计。
LinkedIn非常渴望人工智能技术,因为该公司的业务建立在推荐之上。
作为一家专业的社交网络公司,LinkedIn需要为客户推荐潜在的人脉、工作、内容、营销机会,并提供各种互动活动。
Agarwal 表示:“人工智能对于 LinkedIn 的每个人来说就像氧气一样,如果没有它,每个人都会精疲力竭。
例如,仅仅为了呈现简单的规模概念,我们每天就必须处理线上和线下的数据总量。
超过2PB。
”人工智能研究院的初衷并不是让工程师从事机器学习的学术研究。
它的设计目的是让工程师能够像使用 QuickSort(一种数据排序算法)一样使用人工智能。
因此,工程师不需要了解系统底层的工作原理,只需要知道正确的操作方法即可。
阿加瓦尔表示,这就是LinkedIn成立人工智能学院的根本目的。
到目前为止,已有 6 名工程师完成了 AI 学院课程,并已经在使用机器学习模型来运行 LinkedIn 的后端工作。
看来,人工智能学院确实给公司带来了新的生机,但这只是冰山一角。
LinkedIn 期待人工智能给公司业务带来根本性改变,Agarwal 目前将人工智能研究所评为“C+”。
Agarwal的观点与Gil Arditi(Lyft乘车软件公司机器学习平台产品经理)当天早些时候的言论不谋而合。
Lyft还通过加强人工智能工程师的培训来改进产品设计。
Arditi表示,Lyft面临的最紧迫问题是缺乏合格的人工智能人才。
纵观当前的智能领域,创建机器学习系统仍然需要经验丰富的工程师,他们在解决数据和调整优化系统方面拥有丰富的经验和感知。
现实情况是,经验丰富、技术精湛的专业人工智能工程师十分稀缺,而且聘用他们的成本极高。
像LinkedIn一样,通过在公司内部建立AI学习机制,确实是满足人工智能开发能力需求的一个好办法。