留学热门专业数据科学和人工智能：在《纽约时报》的应用
数据科学和机器学习几乎在每个行业都在被越来越广泛的使用。人工智能开发人员正试图证明可以通过机器学习为公司的不同部门增加价值。毫不奇怪，新闻业这个主要通过文本及格式进行思想交流的行业，已经开始采用数据科学的工具和技术来支持数据的分析和可视化。
纽约时报自2012年以来一直有一个数据科学小组，但直到最近这个小组才退出实验阶段并在公司中开始发挥重要作用-通过机器学习增加价值。纽约时报数据科学总监 Colin Russel在2021年11月4日举行的Data for AI活动中分享从了纽约时报数据科学团队学到的一些见解。
Colin利用他在预测建模和设计方面的背景并应用机器学习算法将纽约时报的海量数据转化为模型，并将其可视化，从而帮助公司的不同部门。
在本文中，我们分享了他对纽约时报及其他地方数据科学发展方向的一些见解，以及纽约时报之前在2020年人工智能数据会议上分享的观点。
人工智能的应用
纽约时报投资建立了不同的机器学习团队，这些团队结合了数据科学、数据分析和工程的各个方面。这些团队集中在与新闻编辑室合作的不同数据科学小组中，其他人负责市场营销，另一些人则负责不同的业务运营。
尽管这些团队中的每一个都专注于公司整体使命的不同方面，但他们都希望构建一个机器学习平台，该平台可以将所有重叠的部署和基础设施开发集中起来以供整体使用。
传统上，新闻编辑室和编辑业务与公司的业务部门是分开的，这显然是出于利益冲突而将创收活动和新闻生成活动进行分离。由于组织的数据新闻方面和数据科学方面的分离，而存在了文化分离。
由于这种分离，在大公司从事人工智能工作通常具有挑战性，围绕人工智能实施的过程和目标进行大量清晰而持续的沟通至关重要。
然而，使用数据来推动决策制定和洞察力遍布整个组织，数据分析被用于推动业务决策以及新闻和编辑的洞察力。在一个许多人从社交媒体获取新闻的世界中，新闻编辑室对数据和了解《纽约时报》的受众非常感兴趣。同样，运营部门对数据驱动的洞察力很感兴趣。以便提高广告效果，向读者提供优化的内容，并提高各种运营和产品的可见性。
人工智能技术
虽然许多公司将他们的人工智能工具外包，但《纽约时报》专注于构建，而不是购买。实施人工智能技术通常不是项目中最难的部分，而将数据工程、组织和操作到可以有效建模的地方才是挑战。
多年前，数据无处不在，作为一名试图使用来自公司不同部门的数据的数据科学家，你需要获取每个不同部分的数据。获取数据的困难加上决定数据的哪些部分适合用于模型的困难，使得人工智能的实际应用成为一个不小的问题。
由于公司不同部门的关注领域和优先事项不同，人工智能开发人员必须弄清楚如何平衡相互竞争的关系。
纽约时报最近进行了一次大调整，他们希望在云上整合数据。这使他们有机会重新开始，并可以轻松地从公司的不同部门上传数据。
处理可变性
验证和评估数据科学和机器学习模型可以帮助衡量基线性能以及测试正在开发的模型改进。
利用人工智能的主要困难之一是难以量化目标和选择要优化的指标。在新闻和新闻业中，基于新闻周期的变化很大。例如，新冠疫情给公司带来了很大变化，因为它使得现在可以免费访问与新冠疫情相关的新闻。
想要尽可能多的订阅者的订阅业务现在具有公共服务性质，并且大家普遍认为，在一定级别上免费访问信息非常重要。
某些类型的推荐算法在不同类型的新闻周期中反应更好。模型按照协议进行重新训练，模型的性能必须与新闻周期结合起来。
为了评估模型的质量，由于新闻周期和环境影响，它必须花费更长的时间。弄清楚在每个新闻周期中使用哪些模型是Colin和他的团队正在寻求解决的挑战。
实施人工智能和机器学习算法对任何公司来说都是一项挑战，确定要使用的技术、指标和数据其实非常困难。而《纽约时报》每天都会处理这些问题，在行业中走在了前列。
参考文章：
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2021/10/09/creating-curating-and-optimizing-with-data-science-and-machine-learning-at-the-new-york-times/?sh=18209d572020
撰稿：Ivy
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