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title: 數據和人工智慧的商業價值
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# 數據和人工智慧的商業價值

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Speaker
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- 陳俊仰
- Scott Chen
- 台科百萬乾爹
- 經歷
	- 臺科大人工智慧研究中心執行長
	- 臺科大資工系副教授
	- 蘭馨亞洲投資集團投資總監
	- Grindr 總裁
	    - 世界最大同志交友平台
	    - 600M USD 售出
	- Instagram 技術主管
	- Facebook 技術主管
	    - Data infra
	    - Search
	    - Growth
	    - ML
    - 被人出櫃兩次
    - 天使投資人
- 學歷
    - 台灣大學電機(EE)系學士
    - 台灣大學電信(CE)所碩士
    - 美國加州理工學院訊號處理(SP)博士

\> 感謝俊仰把拔又讓台科多活五天 <
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Big Tech Compamnies
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1. Apple
2. Microsoft
3. Amazon
4. Google
5. Facebook
6. 阿里巴巴
7. 騰訊
8. Tesla
9. BRKA
10. BRKB
11. TSCM

Software is eating the world
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- Big companies change how we live and work
    - Getting information
    - Communicating with friends and families
    - Buying stuff
    - Starting a bussiness
    
- Comparison
    - Taiwan's GDP in 2019 was 605B
        - 全台灣人工作一年買不起一間前十的公司
    - Media Tek's Market Cap is 40B

- Big tech companies are relatively small in terms of employees
    - Facebook has only 56600 employees
    - $791B/55600 = $14M market cap employees

過去十五年，最大公司由能源公司轉成軟體公司
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- 2006
    - 能源
    - 重工業
- 2010
    - 中國企業
    - 軟體
    - 能源
- 2020
    - 軟體
    - 半導體
        - 技術成本重，難以被複製

Big Tech Companies Accelerate Innovation
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- Innovation in 2020
    - Backend on AWS
    - Apps on Apple Store / Google Play Store
    - Facebook / Google Ads
    - Amazon, FB, Shoptify

- Innovation in 2000
    - very hard to start
        - More people
        - A lot more money
    - Cannot easily scale the bussiness

Why these companies grow so fast?
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- Move Fast
    - 軟體業的迭代容易且快速

- Data Driven
    - 可以蒐集回饋
    - A/B Test
    - Monitoring the operating numbers prevents regression

- Evolving like a living organism

Example. Data on Facebook
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- 2.5B Daily Users
- 25T/s
- Save at Data Warehouse (Use Hadoop, ~EBs)
- Distrubted Computing (Using ML Training)
- Data Center
    - 氣候乾冷
    - 水電便宜
    - 出事機率低

Data the new gold
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Value of the Date
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- Dashboards to monitor operating numbers
- Ad-hoc queries to obtain bussiness insights
- A/B test to improve the product
- Maching learning models for smart products
    - Ads
    - Newsfeed
    - Search
    - People/Page Suggestion
- 若沒有蒐集回饋就如同無頭蒼蠅，沒有目的地前進
- 廣告推送應該是 AI 的最大應用領域

Example: FB Search
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- Sending commands(queries) to aggregator
- 使用了很多技術
- Using ML learning to sort the keywords

Machine Learning, the New Technology
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The Learning Problem
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- Obtain the following Function from Data
    - Function (Searcher, Target, Context...) = Click Probability
    - Different functions lead to different probabilities
    - Function(Features) = Model(Features, Parameters)

- The work of a ML Engineer
    - Choose the **Model**
    - Build the right **Features**
    - Obtain and clean the **Data**

QA
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1. 遇到甚麼樣的困難，如何解決?
    - 最後一間公司
    - 文化差異
    - 組織改革
    - 跟某些員工鬧得很難看
    - 自學以彌補不足
    
2. 處在人生低潮時，該如何調適?
    - 自立自強
    - 立定目標，相信自己
    - 人生不要只看單方面的專長
    - 同儕的影響很重要
    - 健身

3. 回台期間有什麼計畫嗎?
    - Gap year
    - 投資
    - 創立私募基金
    - 持續當個**有生產力的人**
    - 也許開課
    - 擔心離開公司後知識跟不上時代變化
    - 其實是沒計畫

4. 如何將臺科的技術人力與國際市場連接?
    - 當 Intern
    - **\Open Source/**
    - 請擔任公司重要職務的老師與公司牽線

5. 有沒有辦法靠把拔成立高科技農場?
    - 找一般公司有點難~~把拔認識的都是大企業~~
    - 總而言之：很難

6. 對於傳統系統中培育出的學生有何建議?
    - 教學速度犧牲許多思考辯論的機會
    - 腦袋要夠好
    - 思考教學的本質
    - 不要當知識 Beggar

7. 對於工作多年工程師的建議，持續鑽研或換跑道?
    - 兩者有各自的路可以走
    - 技術專精的流動性強，不需等待職缺
    - 管理需與人交流
    - 做管理技術能力會下降
    - 流通性下降

8. 讀博士對你的影響?
    - 你要能預測五年後你畢業時的時勢
    - 如果好奇心、學習力很強，在外面繞繞也會很有收穫
    - 在職涯後期，對硬理論的理解力會很有幫助
    - 博士是孤獨的學習，路上沒有人陪你
        - 也可能是因為你本來就沒朋友

9. 對岸相對於我們的思辨能力?
    - 相對大膽
    - 更會批判
    - 更識時務~~見風轉舵~~
    - 更有侵略性

10. 大公司們突出的特點?
    - (有點雞同鴨講我不知道他們在說什麼)

11. 經常轉換領域或專一領域?
    - 專一
        - 升官快速
    - 轉換
        - 可以看到不同的做事方式

12. 如何決定要不要投資一個人或組織及投資多少，你的衡量指標是什麼?
    - [replied from email] 投資就是要賺錢，所以都是在算期望值跟目前其他機會的比較 (機會成本)，估算期望值就看自己懂多少，如果不懂的無法估算會跳過

13. 大公司(如Facebook)對 Go 語言的看法及其可能的應用?
    - [replied from email] Google 應該是有支持 Golang，我的經驗是大公司蠻能試新語言的，如果有新的 Project 會選技術上最合適的，不會管語言是什麼



Contributor
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- [calee](calee.tw)
- Yi0327
