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年薪百万的机器学习专家,为什么不产生价值?

本文作者:小式 编辑:谷磊 2017-04-20 15:10
导语:如果说机器学习是一场战役,过去强调的是战士的能力和经验,现在则更为强调军火的选择。

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为「范式大学系列课程」第 3 篇文章:年薪百万的机器学习专家,为什么不产生价值?

年薪百万的机器学习专家,为什么不产生价值?

Part 1

一个朋友的企业,他们招聘了 2 名机器学习方向的数据科学家,加起来年薪百万。

但一段时间的蜜月期后,他们发现机器学习专家没有给公司带来实际价值。高管们不知道他们具体做了什么,业务人员每周都给他们提出预测需求,却很少能在短时间得到回应。

不到一年,公司和机器学习专家们就不欢而散了。

Part 2

巧合的是,从他们公司离职的机器学习专家是我的朋友。
当我问他这个问题时,他说自己每天都忙得不可开交,却得不到公司其他人的理解。他和我描述了自己的工作过程。
他花了很多时间搭建了机器学习需要的计算环境。
他花了很多时间做建模前的数据清洗和处理。
他花了很多时间做模型选择和参数调整,以得到更好的结果。
他花了很多时间做实时预测的功能,为了达到毫秒级的延迟花费了大量心血。
……
实际上,要完成一个机器学习的模型要做很多事情。团队人数本来就少,事情又多,他的兴趣只能集中在模型本身上了。
至于这些模型对应的业务问题,例如怎么定义问题,确定哪个指标?虽然也重要,但他觉得这些主要是业务人员去解决的。
(估计业务人员也觉得,这是属于机器学习专家解决的事情)

Part 3

实际上,这个问题不是个例,大部分公司在引入机器学习专家后,都会面临这样的疑问。
来自 MIT 的机器学习研究员 Kalyan Veeramachaneni 曾经做过一次调查,在一个 150 个机器学习爱好者的小组中,他询问说:“你们有多少人建立过机器学习的模型?”大约有 1/3 的人举手。而当他进一步问:“有多少人使用这个模型产生价值并衡量它?”结果没有一个人举手。
换句话说,机器学习专家们把 90% 的时间都放在了数据准备、处理、特征工程、建模、调参上,而背后的业务问题和商业问题, 很多时候没有纳入严格的考虑。
但是要让数据产生真正的价值,就要把数据和商业价值联系起来,这至少要花费 50% 以上的精力。

Part 4

相比之下,更为理想的局面是建立机器学习工程和商业价值之间的平衡。一般来说有 5 个原则:
1.从最简单的模型开始
逻辑回归或者那些基于随机森林、决策树的模型,就足以解决大部分的问题。所以你的重点,应该放在缩短数据采集和模型建立的时间。
2.探索更多问题
相比于通过一个难以置信的模型探索一个业务问题,你应该探索数十个问题,然后为每个问题都创造一个相对简单的预测模型,并评估模型背后的商业价值。
3.用全部的数据和特征训练模型
过去机器学习的能力不够,很多时候是依靠人力筛选出样本数据和特征进行模型训练。但随着计算资源越来越便宜,人力成本越来越高,你应该用全部的数据和特征训练模型,以得到更好的效果。
4.业务驱动模型
让机器学习专家和业务人员有更多的配合。实际上,很多想法都来自于业务部门的设想,机器学习专家和他们一起探索出对公司有价值的解决方案。
5.专注于自动化
为了更快地获得第一个模型,缩短探索问题的速度,公司要自动执行通常由手动完成的任务。我们发现在不同的数据问题中,背后都应用了类似的数据处理技术,无论是在数据清洗、准备阶段,还是在数据建模阶段,亦或是在模型上线阶段。

Part 5

这 5 个原则说的是,如果说机器学习是一场战役,过去强调的是战士的能力和经验,现在则更为强调军火的选择。
就像在伊拉克战争中,美国部队强调的是每平方公里的弹药投放量,最终投放了 60 亿颗弹药。虽然是一个不太恰当的比喻,但是机器学习未来的趋势就是大规模机器学习平台的出现,通过大规模计算解决具体的业务问题。大规模机器学习平台,就是企业未来最重要的军火。
所以对于机器学习专家来说,他也许不能一个人就把事情做完,但是给他工具就可以了。

Part 6

在我的介绍下,那位机器学习专家又回到了那家公司,1 个人,1 个月,完成了过去 1 年都没完成的工作。

参考资料:
Why You’re Not Getting Value from Your Data Science
Data has no value if it lacks a purpose
The Missing Link in Why You're Not Getting Value From Your Data Science

「范式大学」由第四范式发起,致力于成为“数据科学家”的黄埔军校。「范式大学系列课程」会和大家推荐戴文渊、杨强、陈雨强等机器学习领域顶尖从业人士的最新分享,以及由第四范式产品团队推荐和整理的机器学习材料。

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