[ML Study Jam] How Google does Machine Learning的Module 3 Quiz學習日誌之企業導入機器學習的方法

How Google does Machine Learning的學習日誌

最近Google連續辦了兩次ML Study Jam的活動，包含
ML Study Jam 機器學習培訓計劃- 初級- 首頁，以及ML Study Jam 機器學習培訓計劃- 進階-首頁，這兩階段的課程內容，個人覺得非常適合企業在導入ML給同仁必上的內容，尤其適合非科班出身的又想轉型的朋友們。

在進階課程的當中，筆者覺得在「How Google does Machine Learning」當中，有許多有趣的題目與內容，是自己多年做資料科學服務有所共鳴的，希望能夠透過部落格分享學習的心得，提供給想導入ML的企業與想持續學習導入ML的朋友。（請注意本篇文章僅針對部分題目提供心得分享，並非答案分享）


過去筆者在導入多年的資料科學服務當中，發現資料科學家要有一個非常重要的能力，是能夠快速辨識這家企業與題目，到哪一個階段，接著再給予對應的服務內容，避免導入過程資源的浪費，而課程當中Google整理了一個「Path to ML」來幫忙大家釐清企業的ML導入階段。

在Module 3 Quiz的部分，有一題要學員能夠針對題目，以「Path to ML」五階段做辨認，而其中五階段包含「Individual contributor」、「Delegation」、「Digitization」、「Big data and Analytics」、「Machine learning」，在ML and Business Processes課程當中，個人覺得非常好的一個觀念是，企業要導入一個從無ML->有ML的過程，必須先找到流程上的輸入與輸出，接著在輸出中透過數據與ML找出具有洞見的結果，將結果回到流程上去改善輸出。

因此回到「Path to ML」，我們首先要能夠辨認，我們在企業流程中，到底是哪一個階段，才能去藉由階段工作來正確導入ML，筆者整理如下:

I for individual contributor:任務的本體，如單一櫃員
D for delegation:多個可執行任務的人，如多個店員
Z for digitization:數位化的工具，如ATM，可以透過機器進行重複化的工作
B for big data and analytics:透過資料挖掘洞見，提升營運效率，如汽車生產
M for machine learning:透過前面的數據，以機器學習來自動化改善整個營運效益，如推薦系統

聰明的朋友，如果題目如下，您會將上述的I,D,Z,B,M，分別放在哪裡呢？

問題1
製造工廠有許多機械手臂，整個生產團隊透過手臂上收集的數據來幫助確定生產的時間表。
問題2
一個客戶服務團隊持續接收在線上的訂單
問題3
一個圖書館員在城市圖書館工作
問題4
停車收費系統根據可能預期的需求來自動改變費率
問題5
自動電子收費器透過讀取汽車牌照跟駕駛索取過路費(如ETC)

問題1看起來非常明顯是以數據來挖掘洞見，問題2與問題3很容易理解是傳統的運作階段，問題4與問題5比較容易會有誤會是在「digitization」與「machine learning」的差別，但仔細一看，事實上ML有個關鍵是透過數據「自動化」原先的流程，因此會獲得一個不斷改變的輸出，答案就出來了。


看起來大家都有十足的把握了，我們繼續看一下去，如果題目如下，您們的選擇為何？

題目6
所有任務，包含執行參數、選擇參數、參數回饋都是自動化
題目7
一個人在執行任務，而這個任務與指令來自人與人之間的方式運作
題目8
一個電腦執行任務，而軟體工程師透過歷史的模式，來進行參數的調整。
題目9
一個電腦執行過程是透個人從介面上輸入參數來進行。
題目10
一個任務是從一群人來完成

問題6我們可以發現全數自動化，會是機器學習的強項，答案是非常明確的。接著在問題7與問題10的部分，也很容易辨識是傳統1個與多個人的運作方式，最後這次的題目8與題目9分別就相對明顯很多，題目9單純只有透過介面來做互動，而題目8則透過數據挖掘模式來進行參數調整。


最後在Quiz最尾端的題目也非常有趣，題目大意是在說一家企業需要在一年內導入ML，我們是這家企業的顧問，而我們應該請該企業集中資源在哪一個地方，譬如說：「定義關鍵目標」、「收集資料」、「建立基礎設施」、「最佳化演算法」、「整合模型」。

其實有經驗的顧問會選擇「收集資料」，因為這是所有企業導入ML的最重要的問題，尤其以筆者過去的經驗是，傳統企業常常是因為沒有資料而無法導入ML。而其他都不重要嗎？並不是，而是沒有資料，對於定好目標、建立設施、最佳化算法、整合模型就都沒有了意義。

但是筆者提一個觀點是，如果我們企業要導入ML，也不能盲目的收集資料，而是要了解解決什麼問題。
所以回過頭來，一樣可以觀察公司目前的階段，從沒有ML->有ML，我們在「Individual contributor」、「Delegation」、「Digitization」、「Big data and Analytics」、「Machine learning」是哪一個階段，才能將資源妥善運用在導入ML的正確方向當中。

以上是筆者對於「How Google does Machine Learning」的Module 3 Quiz拙見，歡迎討論。

歡迎加入機器智能實驗室_FB社團

大家好，我是資料科學實驗室作者Jerry，由於個人工作歷程的發展，目前正在從「數據科學」轉移到「機器智能」上發展，所以建立了「機器智能實驗室」，在這裡不同以往的，我們可以有更多的互動與交流，也歡迎大家一起進入我們的研究行列。

未來所有智能化的來源都是資料，而研究多年「資料應用」的Jerry，希望能夠將資料與智能化整合，就像阿里巴巴馬雲說的「以前的電器是插上了電以後就聽你話。未來電器不僅要通電，更要通數據。機器收到數據之後，機器比人變得越來越聰明」。

另外也有牛津大學的學者提到「機器智能將會是我們人類最後一個發明」，讓我更決定開始投入機器智能(Machine Intelligence)的相關研究。

在接下來幾年，資料將會是企業最重要的資產，為了能夠掌握未來發展，企業應該要能夠掌握資料，並開始投入研究資料，進而將資料用在各種智能應用上面。但是因為機器智能(Machine Intelligence)技術越來越複雜，門檻越來越高，因此希望成立機器智能實驗室，希望大家一同共襄盛舉。




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目前JerryWu老師是Google機器學習開發專家，同時擔任機器智能（人工智慧）訓練講師，目前在廣宣學堂、T客邦、資策會、工研院、中國生產力中心、文化大學進修推廣部......等知名訓練機構擔任講師，也同時是亞太智能機器的創辦人兼技術長。
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資料科學(Data Science)這個名詞是近幾年非常流行的概念，它其實講的是跨領域(Interdisciplinary)的組成，這些學科包含如下：

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5. 電腦科學 (Computer Science)
6. 機率學 (Probability Theory)
7. 機器學習 (Machine Learning)
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9. 資料探勘 (Data Mining)
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12. 模式識別 (Pattern Recognition)
13. 視覺化 (Visualization)
14. 預測分析 (Predictive Analytics)
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16. 資料倉儲 (Data Warehousing)
17. 資料壓縮 (Data Compression)、
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關於資料科學

• An Introduction to Data Science (2013)
• School of Data Handbook (2015)
• Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product (2012)
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關於大數據

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• Real-Time Big Data Analytics: Emerging Architecture (2013)
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• Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (2012)
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• Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners (2015)
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• Dive Into Python 3 (2009)

關於R

• R Programming for Data Science
• R Programming (2014)
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關於SQL

• Learn SQL The Hard Way (2010)
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關於資料探勘與機器學習

• Introduction to Machine Learning (2008)
• Machine Learning (2009)
• Machine Learning – The Complete Guide
• Social Media Mining An Introduction (2014)
• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (2005)
• Mining of Massive Datasets (2014)
• A Programmer’s Guide to Data Mining (2015)
• Data Mining with Rattle and R (2011)
• Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms (2014)
• Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers (2015) 
• Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management (2004)
• Inductive Logic Programming: Techniques and Applications (1994)
• Pattern Recognition and Machine Learning (2006)
• Machine Learning, Neural and Statistical Classification (1999) 
• Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (2005)
• Data Mining and Business Analytics with R (2013)
• Bayesian Reasoning and Machine Learning (2014)
• Gaussian Processes for Machine Learning (2006)
• Reinforcement Learning: An Introduction (2012)
• Algorithms for Reinforcement Learning (2009)
• Big Data, Data Mining, and Machine Learning (2014)
• Modeling With Data (2008)
• KB – Neural Data Mining with Python Sources (2013)
• Deep Learning (2015)
• Neural Networks and Deep Learning (2015)
• Data Mining Algorithms In R (2014)
• Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms (2014)
• Theory and Applications for Advanced Text Mining (2012)

關於統計與統計學習

• Think Stats: Exploratory Data Analysis in Python (2014)
• Think Bayes: Bayesian Statistics Made Simple (2012)
• The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2008)
• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (2013)
• A First Course in Design and Analysis of Experiments (2010)

關於資料視覺化

• D3 Tips and Tricks (2015)
• Interactive Data Visualization for the Web (2013)

關於資料科學工具

• Natural Language Processing with Python (2009)
• Computer Vision (2010)
• Concise Computer Vision (2010) 
• Artificial Intelligence A Modern Approach, 1st Edition (1995)

參考資料：

http://www.learndatasci.com/free-books/