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腾讯服务器_有哪些_人工智能和物联网

时间:2021-04-08 00:28 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

学习经验就是这样一种东西:你知道你刚刚做的事吗?别那么做。-道格拉斯·亚当斯,怀疑的三文鱼如果你擅长纠正课程,犯错的代价可能比你想象的要少,而慢下来肯定要付出昂贵...

腾讯服务器_有哪些_人工智能和物联网

学习经验就是这样一种东西:你知道你刚刚做的事吗?别那么做。-道格拉斯·亚当斯,怀疑的三文鱼如果你擅长纠正课程,犯错的代价可能比你想象的要少,而慢下来肯定要付出昂贵的代价。-Jeff Bezos,2016年致股东的信"实验"的核心是积极学习和创造价值。要想发展壮大,你的团队必须比竞争对手更快地学习,并比竞争对手更快地将学习转化为价值。振幅在这方面是一种固执己见的产物。我们为产品开发团队设计和构建产品开发团队,在战壕中不断行动和学习,而不是收集数据或计划每年发布一次大爆炸。我们自己的North Star度量标准是每周查询用户,而不仅仅是那些每月一次到产品中"拉报告"的人这让我回到了实验。在我们的行业里,谈论"运行实验"已经成为陈词滥调了,这是一个滑头。在振幅上,我们有一个更广阔(或许更具包容性)的视角。一个好的开始是实验心态不是。恐惧和厌恶对一些人来说,实验(和它的表亲"是数据驱动的")可以作为信任和安全的代理。"有了数据,我们的会议就少了!我们会有100%的信心和把握!别再瞎猜了!别再吵了!我们将利用科学…不再是河马式的决策!"这表现为严重的功能失调行为:挑拣实验/数据,忽略所有定性数据,p-黑客攻击,数据囤积,陷入局部极大值,以及有缺陷的实验设计。好奇心和学习的精神缺失了。然后你就有了非netflix,非google,非Airbnbs,假设运行一个功能工厂是他们唯一的选择。他们有理由的。他们的"n"太小了。他们负担不起数据科学家和数据工程师(或者他们的数据科学家太忙了)。"实验成本太高,耗时太长!"他们的问题空间不是A/B或多变量测试友好的。他们已经致力于开发路线图上的功能。他们说服自己放弃了实验,可悲的是,在这样做的过程中,他们说服自己不再好奇,不再学习,不再冒险。对于这两类组织,我们发现缺少四点:把实验看作学习的催化剂建立信任与安全的基础拥抱不确定性需要最低限度的实验严格性(MVER)他们陷入了诺顿博士(Doc Norton)精辟地描述为实现思维("把它做好")与实验思维("探索不同的方式")的对比。赛马场实验有很多种形式:随机对照试验、自然/准实验、观察性研究,以及"只是在尝试东西"。完全随机输入的试验和错误很少是人类解决问题的方式。令人着迷的是,孩子们用贝叶斯方法学习(探索"先验知识"、"他们给问题带来的信念和数据之间的平衡"),在某些情况下,"孩子们比成人更了解可能性的可能性。"在有许多活动部件的复杂系统中,我们的"实验"更像是安全可靠的干预措施。试试看。感官冲击。扩大善。平息坏消息。再试一次。继续收紧感应和响应回路。选择你的模型:PDCA、DMAIC、OODA循环、构建度量学习、研究假设-检验-分析报告、Kolb学习周期;它们都共享感官制造、加工和行为(永久)的基本组成部分。(复杂)游戏虽然我们经常将科学应用于我们的实验工作中,但我们在首字母缩略词VUCA最能描述的环境中这样做:波动性、不确定性、复杂性和模糊性。商业是一个战略游戏,很少像暴力优化问题(例如,增加购物车平均$size和2倍圆角)或实验室设置。胜利者可以利用这种不确定性获得竞争优势。他们学得更快,降低犯错的成本,做出很多合理的(但不是完美的)决策,并利用不对称的机会。最重要的是,他们提出了正确的问题——抵制对X进行严格优化的冲动(例如,解决"漏斗顶部漏水的问题"),而不从商业游戏的角度质疑X是否是正确的"玩法"(漏斗的末端代表一个可行的、可防御的业务)。在较高的层次上,实验是集中的,适当的,并且基于良好的产品开发策略、远景和游戏性。是的,很"重要"大量的在线课程,如亚马逊、亚马逊、Netflix等。毫无疑问,他们在规模试验和在各自环境下产生成果的能力令人印象深刻。我的朋友最近在他的B2B SaaS公司提出了一个"人工智能驱动"的应用程序审批想法,并在三天内开始获得收入(并学到了很多东西)。在某个地方,某个团队本周/月在尝试一些新的东西,不管是参与式设计、基于主干的开发、可用性测试的设计冲刺,或者是一种新的回顾性格式。所有的实验,但不是正式的实验。在《创意选择:在史蒂夫·乔布斯黄金时代苹果的设计过程中》,肯·科西恩达解释了苹果的"实验"版本:我们总是从小处着手,有一些灵感。我们做了演示。我们混合了反馈。我们听取了聪明同事的指导。我们混合了各种变化。我们磨练了我们的视野。我们在最初的演示之后又进行了一次又一次的演示。我们逐步改进了演示。我们的工作是通过慢慢地融合到更好版本的愿景中来发展的。一轮又一轮的创意选择,让我们从一个创意的火花,一步步走向一个成品。这不是Netflix式的受控实验,但它仍然完美地抓住了实验思维。真正重要的是好奇心、测试、重复和改进。更好的产品那么,这些与振幅和产品分析有什么关系?在振幅,我们的使命是帮助我们的客户制造更好的产品。我们的顾客有各种各样的形状和尺寸。是的,一些客户同时进行大规模可控增长实验,我们对此表示欢迎。其他人(包括振幅)可能会使用历史回归,针对beta客户并从中获得定性反馈,有时(喘息!)"当决定是可逆的,和/或问题很复杂的时候,就试试吧。这里的关键是1)你在学习,2)你是否将学习转化为更好的产品。我们与我们的客户一起举办North Star Metric和Customer Journey Workshop,帮助他们关注奖品,而不是红鲱鱼和虚荣心指标。我们热情地相信数据民主化与数据完整性相结合,使组织中的任何人无需编写SQL就可以得到可靠的答案。我们希望消除学习的所有障碍,然后将学习转化为价值——对每个人来说,无论背景和领域如何。"一步一步。""一轮接一轮。"

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