Wetenschappelijke SOTA-benaderingen naar de industrie brengen

Laten we eens kijken naar alle voor- en nadelen van het pionieren in de machine learning-industrie en het introduceren van SOTA-benaderingen in uw bedrijf.

Bij AI Superior zijn we ervan overtuigd dat het essentieel is om de meest recente academische bevindingen op het gebied van ML te volgen, om nieuw voorgestelde methoden voor machinaal leren, trainingsdatasets en alles te kennen dat van belang is om uw ML-projecten succesvol en inkomstengenererend te houden.

Waarom we wetenschappelijk SOTA Machine Learning nodig hebben

Uniciteit maakt bedrijven tot sterke spelers. In de machine learning-industrie was het concurrentieniveau tien jaar geleden niet zo hoog, toen slechts een paar startups met ML durfden te werken. Maar tegenwoordig, nu ML zelf SOTA wordt voor data-intensieve bedrijven, wordt het steeds belangrijker om je rivalen een stap voor te zijn.

De wetenschappelijke gemeenschap genereert voortdurend veel veelbelovende bevindingen. Ze zullen niet allemaal snel in de sector terechtkomen. Je moet het zien als je kans om een nieuwe vondst op te doen die nog niemand anders in de branche heeft ontdekt.

Bedenk dat deze bevindingen vaak ontstaan in het hart van een vooraanstaande universiteit die de beste wetenschappelijke geesten en veel relevante ervaring heeft verzameld. U kunt profiteren van de resultaten die naar voren zijn gekomen in een unieke omgeving die u nooit meer zou kunnen creëren. En meestal zijn academische artikelen gratis of tegen een kleine vergoeding beschikbaar.

Wanneer u erin slaagt SOTA ML in uw bedrijf te implementeren, kunt u een serieuze boost in de prestaties van uw bedrijf verwachten. Met nieuwe benaderingen kunt u het aanbod van uw diensten uitbreiden, nieuwe klanten aantrekken en bestaande klanten omzetten in loyale klanten op de lange termijn. Uw klanten zullen weten dat u iets levert dat opvalt en hen helpt beter te presteren.

Bovendien kunt u met SOTA ML beginnen met het oplossen van problemen die met de bestaande methoden niet efficiënt konden worden opgelost. Dit is vooral belangrijk voor dienstverlenende bedrijven – zoals AI Superior – omdat het ons robuuster maakt tegen de gespannen concurrentie op de markt. Bij AI Superior werken we aan verschillende projecten met ambitieuze taken die vaak alleen goed kunnen worden aangepakt met een SOTA ML-aanpak.

Last but not least hebben wetenschappelijke bevindingen vaak problemen om de samenleving te bereiken, omdat academische gemeenschappen misschien wat los staan van het bredere publiek. De meeste bevindingen zijn van te hoog niveau om een directe impact op de eindgebruikers te hebben.

Door SOTA machine learning toe te passen, helpt u deze bevindingen te communiceren. Je vervult de rol van moderator.

Maar laten we enthousiast blijven, maar niet te euforisch worden. Wat zijn de nadelen als je een vroege SOTA ML-gebruiker bent?

State-of-the-art machinaal leren: dingen waar u op moet letten

We zeiden al eerder dat je voordeel kunt halen uit de kennis die niemand anders in de branche nog heeft en gebruikt. Maar het nadeel is dat het niet adopteren van academische kennis per definitie een happy-end-verhaal is. Het kan zijn dat sommige bevindingen niet direct van toepassing zijn op het echte leven of kostbaar zijn bij de implementatie ervan.

Bedenk eens hoeveel hoop we allemaal hadden op zelfrijdende auto's, en hoe minder we daarvan hebben nu we alle juridische problemen kennen die daarmee gepaard gaan.

Pionier zijn is altijd een risico. Niemand heeft het nog geprobeerd en de uitkomst is niet zeker. U beschikt wellicht over de beste SOTA ML-technologie, maar u begrijpt niet hoe u hiermee inkomsten kunt genereren.

Heel vaak is een van de redenen voor een vertraagde of mislukte implementatie het ontbreken van raamwerken die zouden moeten helpen uw bedrijfsmodel om te zetten in een op ML gebaseerd model. Soms beschikt u niet over een overbruggingstechnologie die de SOTA ML-aanpak kan verbinden met wat u daadwerkelijk voor eindgebruikers doet. Microcontrollers met ML-mogelijkheden vereisen bijvoorbeeld C-programmering en werken niet met andere raamwerken.

Je hebt ook mensen nodig met bepaalde vaardigheden. Om een real-time simulatie uit een academisch artikel over te nemen, moet je iemand met een PhD-diploma inhuren. Dit vereist niet alleen een geldinvestering, maar kan voor uw bedrijfscultuur een uitdaging worden om mensen met een academische achtergrond te integreren.

Daarom ligt het grootste risico in het proberen over te nemen van SOTA ML-benaderingen die nog niet zijn goedgekeurd en die nog niet commercieel aantrekkelijk zijn gebleken.

De veilige manier om SOTA ML naar uw bedrijf te brengen

Om moderator te worden, heb je mogelijk een andere moderator nodig. Het AI Superior-team kan u helpen bij het vinden van gloednieuwe ML-benaderingen. Als onderdeel van onze onderzoeks- en ontwikkelingsdienst, nemen we de recente academische artikelen door en identificeren we de artikelen waarvan onze klanten kunnen profiteren. Bovendien kunnen wij u helpen bij het implementeren van de door ons gevonden SOTA ML-aanpak. Zo hebben we Boehringer Ingelheim, een farmaceutisch bedrijf, geholpen met de succesvolle adoptie ervan nieuwe technologieën voor beeldherkenning. Dat heeft niet alleen gevolgen voor het bedrijf, maar ook voor de samenleving, aangezien het een krachtig hulpmiddel voor de diagnose van kanker heeft gekregen.

Conclusie

In hoeverre moet je als machine learning bedrijf de nieuwste ontwikkelingen in de wetenschap volgen?

Het is een moeilijke beslissing, omdat een grotere omvang meer inspanning kan betekenen voor uw bestaande team of de noodzaak om een nieuw team aan te nemen.

Het resultaat is niet gegarandeerd, maar kan een zeer positieve impact hebben op uw bedrijf en uw gemeenschap.