建立客戶終身價值生態
在業務用例和垂直領域中，工程師和領導者一直在討論ai可以帶來的價值-通常，機會似乎是無止境的。 它可以**您的興趣，您認識的人或您的下乙份工作。
這些工具和流程中有幾種圍繞標準化最頻繁的工作流程展開。 這種形式可以像列出常用功能的電子**一樣簡單，也可以像完整的ai開發人員平台一樣複雜。 隨著我們在linkedin上擴大ai工作的規模，我們逐漸向後者邁進，建立了「生產性機器學習」（簡稱「 pro-ml 」）計畫，以提高開發人員的生產率和效率。
這是我們通過這項工作積累的各種規模的組織的一些關鍵要點和提示。
關鍵要點：通過非常清楚地了解資料標籤標準來消除模稜兩可和令人頭疼的問題。
在linkedin的不同產品線中，不同的團隊正在使用ai解決不同的問題（優化供稿，確定招聘者與候選人的適合度，並為您的下乙個職業發展建議課程等）。 每個團隊使用不同的流水線來產生其機器學習模型的所需功能，因為每個用例都是不同的。 然而，在這些團隊中，我們看到了類似的功能一次又一次地彈出，並決定必須簡化流程。
我們建立了功能市場frame，通過允許團隊利用現有功能和知識來幫助解決此問題。 frame充當團隊共享，查詢和管理各自機器學習模型功能的公共儲存庫。 它的關鍵創新是從特徵的名稱和語義中抽象出特徵的錨定方式。 這使所有團隊都可以從相同的標準化功能模板開始，然後根據其特定管道或環境的需要對其進行進一步自定義。 當團隊從事不同型別的專案時，市場避免了重複工作，從而節省了時間和資源。
模型會隨著時間的流逝而退化； 這是機器學習生命週期中不可避免的一部分。 我們在linkedin上通過採取主動的模型維護方法克服了這一問題。 從一開始，當我們構建模型時，我們就以一種使重新培訓變得更容易的方式進行。 我們建立和測試的模型並不被視為一次性試驗，而是生產級質量，經過**審查的工件。 這樣，當需要重新訓練模型的時候，我們就有乙個可靠的定義可以使重新訓練更加容易。
我們還參與「計畫的可再培訓性」，從而為我們對模型進行再培訓制定了固定的時間表。 這有助於減輕建模團隊的認知負擔，並確保我們在模型完全停止工作之前就發現任何模型弱點。 我們還投資了效能監控工具以確保健康。 儘管任何程度的監控總比沒有好，但要實現的乙個好目標是擁有自動監控功能，當某些指標超過預設閾值時會傳送警報。
進行ai部署可能只需要某些元素（gpu，模型，資料等），但是要在整個組織範圍內成功實施ai則需要乙個強大的支援工具包，以賦予開發人員權力。 通過為開發人員提供圍繞ai工作的最佳實踐和工具，我們正在擴充套件以最佳方式應用ai的能力。
翻譯自:建立客戶終身價值生態
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