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建立AI启动:现实与策略

人造智能当然是科技界的愤怒,新闻界充斥着AI企业家的故事,在被其中一个巨人收购之后,往往是创业初期的早期。
一如以往,建立创业公司的现实是不同的,特别是当一个企业长期建立一个自立的公司时。AI的成功之路不仅需要技术实力,还要通过一系列具体针对该领域和市场的战略和战术问题进行认真思考和执行。
通过这些主题思考的一个可能的框架是这个“5P”列表:定位(查找蓝色海洋),产品,数字(数据),流程(社会工程)和人员。

本周,在优秀的O'Reilly人工智能会议上,我在超科学首席执行官  Peter Brodsky的帮助下,涵盖了这些主题(多达40分钟的演示文稿)。
这是演示文稿(SlideShare版本到底):
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我正在从VC的角度(以及数据驱动的NYC的大数据创始人,我组织的每月事件)与创始人之间的几十个对话中接触到这个讨论。
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Peter Brodsky正在建立一个伟大的企业AI创业公司,他会通过增加企业家的观点来保持诚实。
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这个“5P”框架只是思考这些问题的一种方式 - 定位是指“市场定位”,而“PB”则意味着“大量数据”
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关于每个主要的科技公司正在AI上积极工作。对于年轻的创业公司来说,这些公司的代表人数是与上世纪90年代和00年代的初创公司相比,其技术本土和激进的公司在很多时候都不是很早以前就是创业公司的公司。
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Larry Page从一开始就将Google视为AI。
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快到今天,比以往任何时候都更重要。
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许多深入学习的父亲几十年来一直处于半遮蔽状态。他们现在已经成为AI的新摇滚。
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大型科技公司不仅可以聘请最优秀的人才,还可以在需要时快速掌握AI创业公司。
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已经写了很多关于如何拥有大量数据在AI上有很大的不同之处。利用较少数据的数据,这些和有趣的开发有细微差别,但它是不可否认的优势。
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当您的行业有多达800磅的大猩猩时,您需要远离他们。
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一切都是平等的,一个年轻的AI创业公司更加安全,专注于垂直问题。
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有关数据网络效应的更多想法,请参阅我在这里的主题。
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一种方法是获得现有的数据集,无论是公开的还是市售的。
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另一种方法是创建出现在网络上的重点抓取工具,并获取与您要解决的特定问题相关的数据。
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数据“陷阱”通过从第1天向用户提供大量数据来收集大量数据。数据排放只是产品实用程序的副产品。
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从人类开始的事情(数据聚合和标签)是解决冷启动问题的一个明智的策略。随着时间的推移,人与机器之间的混合发展,最终目标是充分自动化
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对于任何创业公司,任何建立AI公司的人都有危险。同时,对于定位和整体战略的思考,在空间建设创业公司是一个非常独特和激动人心的时刻。
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(责任编辑:ioter)

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