人工智能技术助力民族语言保护

随着云技术的出现，大多数基于产品的公司已经开始将代码库迁移到云上。那么要想在云上顺利工作，我们需要知道些什么呢?

90%的公共云计算服务运行Linux。称职的软件开发人员必须熟练使用Linux系统。当从GCloud、AWS或Microsoft Azure等服务平台创建自己的Linux虚拟机时，通常会无法访问图形用户界面(GUI)，必须使用Linux终端来操作和管理服务器。大多数软件公司都鼓励团队合作，这促成了对Git的需求。

现在，学习Linux终于有了合理的理由。从丰富多彩的、交互式的、有吸引力的Windows操作系统转向Linux对大多数人来说可能是一场噩梦。但如果能熬过前几周，最终的回报可能会卓有成效。在体验了Linux的所有功能后，你再也不会想用Windows，当然，除非你是游戏玩家。

因此，我决定学习这些要点，尝试建立一个有效的锁定。通过浏览互联网，我发现了Crio.Do在主办了九月份的#IBelieveInDoing，其中就包括Linux和Git!
 

软件行业发展迅速，开发人员想要跟紧步伐变得非常困难。即便你天赋异禀，工作努力又动力十足，如果达不到当前行业发展趋势的标准，仍然可能节奏错乱。

越来越多的人开始对软件开发感兴趣，更多的工具和软件应用程序随之进入市场，以促进开发更高的编码标准，加速开发时间。拥有必要的工具和良好的互联网连接，开发就容易多了。但由于有数不胜数的工具，选择“最佳工具”便成为一个挑战。
 

想要找到高质量的人工智能初创公司和供应商是不容易的。潜在的初创企业或供应商应具备：

• 由机器学习开发人员、产品经理、软件工程师、数据专家和业务专家组成的多元化团队。
• 深入了解公司所在行业。
• 具有部署跨职能和价值链的人工智能工具的跟踪记录。

大规模部署人工智能(AI)可以改善企业的所有主要职能，从而获得持续的竞争优势和可观的投资效益。规模很重要。公司投资人工智能不是为了看起来高大上，而是为了改善业务成效和解决问题。因此，人工智能解决方案必须相应地扩展。

合作伙伴关系将有助于公司扩大人工智能计划，与有能力的人工智能初创公司和供应商合作，可以缩短学习和发展曲线，加快进程。最后，每个公司的人工智能历程都是独一无二的。标识高价值的用例，制定一个计划，挑选公司合作伙伴，建立可以持续下去的事情，AI会为你创建更大的价值。
 

2. 人工智能优先化

由于时间和资源有限，公司不能一次推出多个人工智能解决方案。最好先淘汰那些“速赢”项目，即那些能迅速产生可测量影响的小项目。例如，一家投资管理公司获得并部署了一个智能机器人流程自动化(RPA)工具，该工具使用人工智能来自动化管理日常工作流程。

在人工智能学习曲线上取得进展之后，企业可以转向他们确定的更高价值的人工智能用例。所以把人工智能计划分成短期/中期/长期项目是有意义的。通过这种方式，成本得到控制，利益得到叠加，并且人工智能计划随着时间的推移不断得到验证。

3. 数据获取

投资管理公司人工智能项目的大部分数据都是内部数据。但是，其仍然存在统一数据源和数据清理的问题，这也是极其重要的，其他数据来自彭博社和路透社等金融数据供应商。

另类数据，如上面提到的卫星图像和匿名地理位置数据，来自专门的另类数据供应商。在审核这些供应商时，公司必须：

• 确保供应商不使用重要的非公开信息。因为这可能使投资经理面临内幕交易指控的风险。
• 确保可以轻松地将供应商数据集整合到你的AI模型中。
• 检查供应商数据是否仅使用机器学习进行了标记，或者是否有人执行二次检查以提高标记准确性。
• 考虑数据供应商明年是否仍将继续经营(毕竟竞争激烈)。

人工智能供应商合作伙伴关系

构建人工智能绝非易事。只有最有能力的投资经理才能负担得起使用内部人工智能团队，进行一切内部构建。虽然企业应该把眼光放长远一些(更大的知识效应、数据安全、知识产权保护)，但许多企业仍然需要先达到成熟的人工智能水平。

从长远来看，仅仅出去买一堆人工智能工具是行不通的。现成的人工智能产品可能无法满足公司的业务需求，并且可能无法很好地与公司的数据整合。

更稳健的策略是与值得信赖的人工智能初创公司和供应商合作，共同制定人工智能解决方案。供应商可以与公司员工(终端用户)和公司技术和数据团队合作，开发一套能够在彼此和公司数据间都能很好地协同工作的人工智能工具。

这种战略合作伙伴关系有助于确保人工智能解决方案的制定能够持续进行。作为合作伙伴，供应商将长期了解公司的业务目标，并可以随着目标的变化升级公司的人工智能工具。

（编辑：广安站长网）

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