Привет Мир
с вами Сирај
и как вы можете запустить ИИ Стартап
я пройду по шагам которые предстоит пройти вам
чтобы запустить Стартап
я буду использовать комбинацию своего личного опыта в Стартапах
и анализируя лучшие практики
которые были реализованы недавними успешными ИИ Стартапами
Интерес общественности в ИИ
будет продолжать расти в ближайшие годы
и мы находимся на самом старте
огромной революции ИИ
инновационные Стартапы продолжают появляться каждую неделю
Например Tetra
использует последние преимущества в распознавании голоса
для создания детальных заметок с ваших телефонных звонков
Hyper Science с легкостью извлекает данные с бланков
используя оптическое распознавание символов
и Jetlore использует поведение пользователей в качестве входных параметров модели
способной выдать структурированные данные
На дворе 2018
и вы хотите оседлать эту волну
ваш первый шаг,  это изучение ИИ
Вы не можете создать ИИ решение если сами не понимаете
как эта невероятная технология работает, Да?
У меня есть несколько отличных, бесплатных плейлистов для вас
которые помогут вам начать
Если вы только начали обучение
тогда смотрите в таком порядке
Изучение Python для Data Science, потом
Введение в TensorFlow, потом
Введение в Глубокое Обучение
и последняя Математика Интеллекта
В добавок, обязательно посмотрите новый курс от Andrew Ng, deeplearning.ai
И такойже отличный курс от Jeremy Howard, fast.ai
Моя любимая книга по Глубокому Обучению
deeplearningbook.org от Ian Goodfellow
Она бесплатная в онлайн версии
и сильно выделяется тем
что помогает разобраться с математикой Глубокого Обучения
Глубокое Обучение доказало свое превосходство над любой другой моделью обучения
почти во всех случаях и широком спектре задач
И так, мы обосновали популярность Глубокого Обучения
Однако, вам действительно стоит знать
как работают другие модели Машинного Обучения
потому, что существуют случаи
когда у вас нету доступа к большому количеству данных
и вам нужно сделать простой прогноз
В этих случаях Метод Опорных Векторов
или даже простое Дерево Принятий Решений
будут лучшим решением  чем Глубокая Нейронная Система
Единственный способ понимать какую модель использовать и когда её применять
это развить интуицию
А она приходит после изучения большого количества материалов
Все материалы о которых я говорю, будут в описании
Как только вы поймете алгоритмы которые составляют ИИ
Вам нужно будет найти задачу которая вам по-душе
Некоторые из самых успешных компаний в мире
были основаны потому, что их основатели
пытались решить задачи с которыми они сами сталкивались
Напишите список задач
с которыми вы или ваши друзья сталкивались в жизни
и которые вы хотите решить
Скорее всего это будут те задачи которые вы больше всего хотите решить
потому, что они касаются ваших близких людей
Если вы не можете ничего придумать
попробуйте использовать социальные сети для поиска людей
которые ищут решение для своих проблем
Используйте поиск в кавычках по словам которые обозначают замешательство и разочарование
или поиск решения проблемы
Например: -Как мне? -Могу ли я?
-Немогу найти
Это будет работать на reddit, Twitter
и любом другом портале с большим количеством пользователей
Но возможно самый лучший способ для поиска задач который я нашёл
это путешествовать и встречаться с людьми
Я ездил по Европе три месяца
пару лет назад
И встретил Alex Maccaw в Лондоне
Он вдохновил меня на смену направления обучения
в мои первые университетские года
с экономики на компьютерные науки
Это было одним из важнейших решений в моей жизни
Именно оно привело меня к созданию Стартапа с роботами
lucid robotics
на третьем курсе университета в Колумбии
И более недавние путешествия по Азии на протяжение 4 месяцев
помогли по другому взглянуть на вещи
Я вышел из зоны комфорта Силиконовой Долины
У лично увидел проблемы с которыми ежедневно сталкиваются реальные люди
Проблемы связаные с инфраструктурой, банковским делом, коммуникациями и конечно образованием
Проблема образования сильно повлияла на меня
Простой разговор с местными
превратился в последующий опыт
который привёл меня к плану как обучать людей ИИ
по следствиям создания контента
Как говорил Илон Маск
"Быть предпринимателем это как есть стекло заглядывая в бездну смерти"
Если у вас нет страсти к решению задачи, вы не справитесь когда всё станет действительно сложно
Не важно сколько негативных комментариев я получал
Я всегда справлялся потому, что
дело не во мне, а в объяснение ИИ
Как только вы выберете задачу
самое время провести исследования рынка
Кто покупатель? Где они будут покупать? Сколько они заплатят?
Какие есть конкуренты в этой области? Какая стоимость производства?
Как выглядит история этого рынка?
Обычно государственные сайты
и аналитические компании публикуют отчеты по таким вещам
В основном ИИ Стартапы можно разделить на 2 категории
Горизонтальные Стартапы
Они работают над одной фундаментальной задачей
которая будет полезна во многих индустриях
Как например Обработка Естественного Языка
Затем идут Вертикальные Стартапы
Они решают проблемы для определённого типа пользователей
которые принадлежат к определенной индустрии
Почти каждая крупная IT компания очень активно работает над ИИ
Они способны нанять всех звёзд в сфере ИИ. Таких как Geoff Hinton и Yann Lecun
У них есть талант, огромное количество данных собранное с пользователей на протяжении многих лет
которые остаются доступными только для их команд
Эти IT гиганты имеют огромные преимущества
когда дело касается Горизонтальных продуктов которые могут найти применения во многих индустриях
таких как Распознавание Изображений
или Перевод
или Инфраструктуры
Но ваше преимущество в том
что вы можете быстро двигаться по одной задаче Вертикально
У них нет времени фокусироваться на каждой из мелких задач
А у вас оно есть
И в целом они фокусируются на потребителях больше
чем на предпринимателях
Поэтому точечное решение для компаний - это отличный выбор
Создайте целевую страницу описывающую ваш продукт
с простой регистрацией по почте для получения уведомления о выпуске
и распространите ее в социальных сетях
Один из способов привлечь внимание к своему продукту
это создать личный профиль
утвердитесь в качестве идейного лидера ИИ
Создайте блог-посты или другой контент который отвечает на фундаментальные вопросы ИИ
Соберите аудиторию
Посмотрите появятся ли у вас подписчики
Если появятся, особенно после того как вы указали цену будущего продукта
Это означает что есть спрос на предлагаемый вами продукт
Это очень важно
Я прошел через весь процесс
сбора денег, создание продукта и команды
во время моего прошлого Стартапа
только для того, чтобы узнать что рынку ухода за пожилыми людьми
не нужен робот за 5 000$ чтобы помогать поднимать вещи с пола
Люди с БАС предпочли бы более простой инструмент
Я был слишком одержим решением а не проблемой
Если вы уберете ИИ с компании
но у неё по прежнему остается ценный продукт
то вы на правильном пути
но если ИИ это всё что у вас есть то не покупатель, не инвестор не заинтересуется вашим проектом
Как только вы закончите исследование рынка,
наступает время создавать продукт
но прежде чем создать модель
вам нужно собрать, организовать и подписать ваши данные насколько это возможно
Качество данных
это обычно самая важная часть
системы Машинного Обучения
она важнее даже самой архитектуры модели
На ум приходит фраза "Мусор на входе => Мусор на выходе"
Лёгкий способ получить данные - это поиск публичных наборов данных
на GitHub существует великолепный список наборов данных
Калифорнийский Университет Ирвин
имеет огромный репозиторий данных для Машинного Обучения
И не стоит забывать про Kaggle, у него тоже есть такой репозиторий
Если они вам не подходят, то ещё один способ - это создать данные самостоятельно
используя уже существующие наборы данных
Например если вы пытаетесь распознать рукописные символы
вы можете создать новый набор данных используя наложение шума на старые данные
Если у вас есть непомеченные данные
используйте краудсорсинг, например Amazon Mechanical Turk
Вы можете заплатить людям которые пометят данные вместо вас
Также существуют магазины которые занимаются продажей данных, такие как DataCircle
Там вы можете купить или обменяться данными напрямую с другими людьми
И напоследок, если хотите, вы можете сами создать собственные данные
используя Python и библиотеки, такие как Scrapy
или веб-сервис который делает это вместо вас
такой как Digger.com
Когда дело касается построения моделей
TensorFlow все еще лучший и протестированный фреймворк для Машинного Обучения
В его экосистеме существует множество различных инструментов
Таких как TensorFlow Serving, которые делают TensorFlow  готовым к производству
Постройте модель, тренируйте её на своих данных используя такие сервисы как AWS, Google Cloud или FloydHub
Используйте свою модель для прогнозирования
Это и есть ваш готовый продукт
Больше данных означает что алгоритмы будут умнее
А это означает что продукт будет лучше
Что означает, что будет больше пользователей, которые предоставляют больше данных
и цикл повторяется
Сбор денег позволит вам ускорить развитие
Тема ICO очень популярна в данный момент
Но если вы заинтересованы в долгосрочном развитии и не хотите возиться с законами
Я бы на вашем месте остерегался этой темы
Мой друг, один из первых создателей Ethereum
не использовал ICO для получения инвестиций
Вместо этого, для сбора денег он использовал краудфандинг wefunder
Его причины сильно вдохновляют
и у меня есть статья на эту тему в описание
Ещё один вариант - это венчурный капитал
И хотя можно легко убедить некоторых инвесторов что твой продукт классный просто повторяя умные слова
Лучшие инвесторы хорошо понимают технологию
Поэтому будьте готовы объяснить технические аспекты продукта
Вы будете в лучшей позиции во время разговора с инвесторами если у вас уже есть приток денег
По этой причине мне отказало много инвесторов в Нью-Йорке
Я не смог доказать что мой робот будет продаваться
Сейчас у меня есть несколько предложений от инвесторов потому,
что я набрал аудиторию
Поэтому я могу позволить себе выбирать, но в данный момент я не фокусируюсь на сборе денег.
Когда дело касается найма сотрудников
существует ограниченное число талантов распределённых по всему миру
поэтому имеет смысл нанимать сотрудников со всего мира
Посмотрите таблицу лидеров на Kaggle
Первые члены команды самые важные
Я приложил очень много усилий чтобы найти подходящих людей
которые помогают мне редактировать видео
Если вы очень сильно любите что-то, то вам очень сложно перестать контролировать это
но если вы найдёте подходящего человека, это станет легче
как сказал Стив Джобс
Самое интересное происходит когда у вас есть центральная группа из скажем 10 отличных людей
они сами начинают очень аккуратно решать кого еще брать в команду
В определённый момент вы сможете уйти
Это может быть продажа компании с сотрудниками другой большой компании
Или продажа акций компании
И даже если ничего из этого не выйдет
Всегда остается возможность консалтинга
Это не так привлекательно как создание продукта
Но всё же это заработок на хлеб
Найдите несколько друзей и создайте консалтинговую компанию
Обзовидитесь первыми клиентами и медленно завоевывайте более элитных клиентов параллельно развивая свои навыки
Надеюсь мои советы вам помогут
Пожалуйста подписывайтесь на канал
А сейчас мне нужно вырастить пару Стартапов, так-что спасибо за просмотр
