在最近举行的洛杉矶“数据首席技术官圆桌会议”上，与会者讨论了与商业AI框架/平台、未来五年数据演变、数据软件技术栈和数据人才相关的话题。Stacey Broadwell主持了这次活动，并邀请了以下演讲者：

DevMasters首席科学家Arshad Khan；
Age of Learning数据副总裁Srivastav Sethupathy；
Beach Body高级数据总监Aarthi Sridharan；
OceanX总裁架构师Vijay Manickam；
Headspace数据负责人Subash D’Souza。

当晚，Khan首先介绍了Syzygy，一个企业AI自动化和通用智能平台。该平台使用了深度学习、自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和计算机视觉等AI技术。Khan并没有提及使用特定的AI技术，而是强调AI架构必须具备的内在属性/技能用以开发AI自动化和通用智能。核心的属性/技能包括Gradual Learning、Guided Learning和Learning to Learn。Syzygy至少有25个架构模型，从慢速学习模型到高速数据流模型。https://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/bitstream/handle/123456789/15972/Bengio%2C 2009 Curriculum Learning.pdf?sequence=1">Curriculum Learning用于在人工智能智能体受控的环境中训练模型，并以规定的方式呈现给AI智能体来完成教学任务。这类环境包括简单的2D世界、简单的3D世界和逼真的照片3D世界。

接下来，其他演讲者坐在观众前面进行小组讨论。讨论从演讲者对未来五年数据的看法开始。演讲者轮流分享了他们的意见，涉及下列主题：

预测客户的心态，而不仅仅是描述客户；
来自不同来源的数据集；
自动化的自助服务洞察，聚焦人类的互动；
数据会随着时间、不同的形式/类型以及管理需要而变化；
助力企业用户；
增加客户的生命周期价值。

演讲者们继续讨论了各自组织中所使用的数据软件技术栈。大多数演讲者都表示，他们在企业中使用Amazon Web Services (AWS)和Tableau。AWS为演讲者提到的数据提供了很多服务，如Redshift、RDS、S3、Kinesis和EMR。除了演讲者提到的软件技术栈组件之外，他们每个人都有自己独特的数据软件，包括Snowflake、Oracle、Oracle Business Intelligence、MS Excel和Talend。

接下来，每位演讲者都分享了他们对在当今市场上招聘数据人才的看法。讨论围绕以下几点展开：

如果应聘者对自己的工作充满激情、好奇心强、有出色的沟通技巧、那个平衡好谦逊与自信，他们通常会受到青睐；
具备使用云服务的能力是一项必备技能；
对于招聘人员来说，推广公司的品牌至关重要；
具备鼓励新技能/新想法的文化更容易吸引到人才；
市场上人才的竞争非常激烈，所以可以考虑培养现有的员工。

社区活动（如在洛杉矶CTO圆桌会议、DataCon LA和类似的会议）除了可以帮助AI/ML新手入门之外，还可以传播来自活跃实践者的最佳实践和见解。

查看英文原文：Los Angeles CTO Roundtable About AI and Data

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洛杉矶数据 CTO 圆桌会议：AI 和数据的未来