我们正在寻找初级和中级人员来担任我们部门人工智能(AI)的数据科学助理,负责数据分析。职责包括审查,解释并向AI提供有关分析结果的反馈,并编写AI结果摘要报告以供人类交流。需要具有与供应商和信息技术人员进行交互的能力,以为AI提供硬件支持。与计算机工作人员合作的经验优先。必须具有良好的人机交互能力。最好接受计算机道德处理方面的正规培训,并评估计算机生成结果的公平性和偏见。
以上是未来的招聘广告-但距离它还不远。它指出了我们的发展方向,如果我们投入资源和解决方案进行必要的研究,那么我们可能会在短短的五年内达到目标。但是,我们最近的过去向我们表明,我们可以开发出可以很快开辟一个新的领域的机器,这些领域可以带来丰硕的成果。
在过去的十年中,看到了一个新兴的计算机科学学科,即自动机器学习或AutoML,正在迅速发展。AutoML有机地增长,以应对将机器学习应用于大数据分析的许多挑战,目的是预测健康结果,经济趋势,设备故障以及广泛领域中的许多事物,这些事物在快速发展时最好地被使用。并可以分析综合数据。
为了使常规机器学习正常工作,需要进行大量选择,范围从用于分析数据的最佳方法到应在其中选择的参数。从角度来看,有数十种流行的机器学习方法,每种方法都有成千上万种可能的设置。对于新用户和专家而言,尝试这些选项可能会令人望而生畏。
因此,AutoML的承诺是计算机可以自动找到最佳方法,从而大大降低了进入门槛。
责任编辑:lq
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