机器学习领导者分享AI技术与行业洞见

news/2025/10/20 19:17:38/文章来源:https://www.cnblogs.com/codeshare1135/p/19153472

Allie K. Miller希望帮助他人理解人工智能 - 某中心科学

机器学习

Allie K. Miller希望帮助他人理解人工智能
某中心的机器学习初创企业负责人同时致力于让更多 underrepresented 群体进入技术 workforce。

作者:Christina Nunez
2021年8月24日

她内心的反应:“你在说什么?这太荒谬了。”但她还是尝试了,邀请班上任何感兴趣的同学报名参加一个专注于AI在商业中作用的圆桌会议。

六个人回应了。她在一家披萨店召集了他们,宣布自己为主席,并为这个最终发展到数百名成员的团体招募了一位联合主席,该团体后来被称为宾大AI倡议,这一努力影响了宾大沃顿商学院新获得500万美元资助的课程。

对某些人来说,全班邀请只吸引六个人会令人沮丧。但对Miller来说,成功是关于逐步积累的。“你必须把每件事都看作是从一个雪球开始雪崩,”Miller说,“愿意成为初学者而不是从一开始就成功,这可能是我为职业生涯做的最好的事情。”

“没有更好的工作了”
自多年前的那次披萨晚餐以来,AI技术已在各行业部门得到广泛采用。对许多初创企业来说,问题不是是否使用AI,而是从哪里开始。Miller为某中心云服务客户指导这一过程,就如何在某中心云服务上进行分布式模型训练、从风险投资筹集1亿美元到招聘更多元化工程团队的策略等各个方面提供咨询。

Miller表示,几乎每家公司都能从将机器学习整合到其流程中受益。这是因为公司捕获的大部分数据都是非结构化的。忽略这些数据意味着错过电子邮件、社交媒体、图像、视频以及其他自然语言处理和计算机视觉可以捕获和分析的资产的潜在洞察。

“AI的很大一部分是关于能够考虑更多数据源,并能够通过更智能的研究和更智能的算法来管理这些数据,”Miller补充道。

在2019年加入某中心之前,Miller在某机构Watson担任了三年的首席产品经理,在那里她帮助公司推进对话式AI、计算机视觉和多模态AI的产品开发。她喜欢在某机构的工作,但怀念初创企业世界,她在达特茅斯学院毕业后曾在那里担任了几年的产品负责人和顾问。通过Grant认识的一位联系人通过电子邮件发送给她某中心云服务的职位发布。她说,这是几年前她做梦也想不到的那种角色。这是世界上第一个此类职位。

“当人们问我是否喜欢我的工作时,我说,‘我在世界上最大的云服务提供商某中心云服务,为增长最快的市场细分领域初创企业领导增长最快的技术机器学习,’”她说,“没有更好的工作了。”

扩大AI的可及性
在达特茅斯大学本科期间,Miller主修认知科学并研究自然语言处理。“我喜欢可以编写电子邮件代码的想法,”她回忆道。AI专注于理解人类如何思考和决策吸引了她。

“我是一个极端外向的人。所以我只是喜欢AI是一个可以结合我极端的数学书呆子气和对统计和计算机的痴迷与我喜欢与人相处并学习他们如何思考的领域,”她解释道。

然而,她到某中心的旅程是一个迭代过程,很像机器学习本身。她探索了许多职业选择,从音乐制作到言语病理学再到企业社会责任。

“我不认为这是一个‘天啊,我必须立即转向AI’的顿悟时刻,”她回忆道,“将机器学习的灵感应用到我的现实生活中,并将其视为这种持续的优化和再训练,对我的职业生涯来说非常棒。”

现在她的使命是扩大AI的可及性,不仅是为了企业,也是作为一种职业选择。她于2019年和2020年被列入LinkedIn数据与AI顶级声音名单,在该平台拥有超过一百万粉丝,并广泛撰写关于机器学习入门、有趣用例和数据管理最佳实践等主题的文章。

Miller还在各种活动中发言,并倡导“公开指导”的重要性,所有这些都旨在吸引 underrepresented 群体进入该领域。今年早些时候,她是几位接受某中心云服务合作伙伴德勤及其AI研究所报告《AI中的女性》采访的AI领导职位女性之一。她说,她的目标是教育十亿人了解AI。

积极增加多样性
作为扩大代表性的努力的一部分,她共同创立了“未来女孩”,一个聚焦13至18岁在STEM领域创新的女孩的组织。吉娜·戴维斯媒体性别研究所发现,“近80%的年轻女性表示,为了选择STEM作为职业,看到其他女性在STEM中至关重要。”

Miller说,商业领袖关于扩大多样性的一个误解是,你招聘、雇用,并打勾表示你已经努力了。但在行业中创造真正的改变远不止于此。

“实际上是创造包容性环境。是创造他们如何获得晋升的透明度。是提供指导机会。是提供关于如何达到下一个级别的明确指导。是能够有学习预算来提升技能,或免费培训。是平等管理机会的保证,”她说,“招聘只是开始。”

许多写信给Miller的人想知道AI将如何影响他们的特定领域以及如何开始学习它。她建议人们不要被术语吓倒,从小处着手:读一篇文章,听一个演讲。主题专家可以从学习自己领域的AI开始。

“AI适合所有人,即使你看不到自己。它适合所有领域,即使你没有听说过你的领域。它在所有级别——初创企业、企业、公共部门、学术界。无论你在哪个部门,”她说,“每个人都可以参与。”

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