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時(shí),蘭德格倫開(kāi)始開(kāi)發(fā)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的算法?,F(xiàn)在,這些算法將應(yīng)用商店下載、之前投資者信息、網(wǎng)站流量、創(chuàng)始人簡(jiǎn)歷等數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)。
但最初,在公司嘗試不同的數(shù)據(jù)混合和編寫(xiě)算法的過(guò)程中,出現(xiàn)了相當(dāng)多的試驗(yàn)和錯(cuò)誤。這意味著要了解哪些問(wèn)題是關(guān)于一家公司的最佳問(wèn)題,以及哪些標(biāo)準(zhǔn)可能可靠地導(dǎo)致最佳優(yōu)先排序。
此外,開(kāi)發(fā)Motherbrain意味著要重新考慮與公司日常工作流程相關(guān)的基本任務(wù)。EQT的30人團(tuán)隊(duì)最初依賴(lài)于第三方的消息、計(jì)劃和電子郵件應(yīng)用程序。該團(tuán)隊(duì)擁有一系列不連接的云服務(wù),使得內(nèi)部數(shù)據(jù)分散在不同的豎井中。最終,蘭德格倫意識(shí)到Motherbrain錯(cuò)失了這個(gè)豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源,于是開(kāi)始重新架構(gòu)所有的通信和數(shù)據(jù),讓它們通過(guò)人工智能平臺(tái)傳遞。
“或許更重要的是,它改變了我們與這個(gè)平臺(tái)的合作方式,以及我們的日常工作,”他說(shuō)。“這被證明是極其重要的,因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在發(fā)現(xiàn),我們已經(jīng)能夠使用人工智能來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。”
正如critical一直在創(chuàng)造一種內(nèi)部準(zhǔn)則,讓合作伙伴們以大大小小的方式遵循Motherbrain提出的建議。如果公司不根據(jù)這些人工智能方面的見(jiàn)解來(lái)決定與哪些公司對(duì)話,那么就沒(méi)有辦法測(cè)試它們是否有用或是否有待改進(jìn)。反過(guò)來(lái),這些決定會(huì)反饋到平臺(tái)中,為it創(chuàng)造另一種學(xué)習(xí)方式。
蘭德格倫說(shuō):“要使用人工智能來(lái)訓(xùn)練這些模型,你必須有一個(gè)過(guò)程,讓人們按照機(jī)器的指令去做。”
到目前為止,最有用的功能是淘汰那些前景最差的初創(chuàng)公司。這樣,合伙人就可以解放出來(lái),更有效地利用有限的時(shí)間,去做與創(chuàng)始人會(huì)面、分析產(chǎn)品以及其他形式的盡職調(diào)查等人為驅(qū)動(dòng)的工作。
不過(guò),在準(zhǔn)備會(huì)議等任務(wù)上,Motherbrain也提供了實(shí)際幫助,它會(huì)生成通知,其中包括過(guò)去與某人互動(dòng)的總結(jié)。該系統(tǒng)還會(huì)不斷掃描外部資源,以找到與感興趣的公司或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有關(guān)的新聞。
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