之前为亚马逊在美国工作,data scientist Lizzy Soto Hernandez worked for the company in her native Costa Rica. A lifelong fan of math—"I always loved to count everyone and organize everything"—part of what brought Hernandez 3,400 miles north to Amazon's Seattle headquarters was the opportunity to continue her education. She wanted to be a student at Amazon’s Machine Learning University (MLU).
埃尔南德斯就是这样做的,加入越来越多的亚马逊员工已经MLU与上研究生院知识课程,回到他们的团队。他们学习一些最大的专家在亚马逊的劳动力,他们中的许多人在机器学习有博士学位。这些博士志愿者教,因为他们想要帮助解决亚马逊的最终一个令人兴奋的问题。公司不能雇佣机器学习专家足够快跟上所有的机会使机器学习的核心部分的声音,视觉,数据,机器人技术和决策系统。解决方案:给亚马逊技术员工获得机器学习技能的一种方法。这是反光镜锁定。
技能MLU帮助亚马逊使用机器学习提供好处喜欢更快的交货时间,产品更相关的搜索结果,更大的可能性,你想要购买的物品将在股票,和个性化的建议做得更好等棘手的任务指导客户一本书,电视节目或音乐播放列表会和爱。
“我们要做的是帮助我们的员工准备下一波的技术,亚马逊是投资,“清汤拉希德说,MLU团队管理。
虽然进入MLU,亚马逊员工不能凌驾于每周一天的日常工作。亚马逊从未支付类,即使后来他们把他们的新技能到另一个工作在不同的公司。亚马逊,反光镜锁定在越来越多的程序,给员工资源受欢迎的角色获得至关重要的新技能。该公司已承诺“upskill”100000名员工到2025年,投资7亿美元的支持。
MLU亚马逊员工之间产生了兴奋。部分原因是因为它清理障碍能阻止处在职业生涯中期的专业人士设计的研究生课程:学费的,一天的工作,不会慢下来,找时间去的麻烦,从大学校园,和担心课程实际上不会实现技能的学生可以使用在现实世界中。
通过提供亚马逊员工量身打造的学习经历中,MLU吸引关注,激励学生,根据布伦特Werness博士数学家。Werness曾执教于芝加哥大学和其他机构加入MLU之前的两份全职教员分享教学职责的数以百计的亚马逊志愿者来教。
“每一个反光镜锁定学生不得不跟他们的经理和获得批准来到这里,学习这些东西,”Werness说。“那太棒了,因为最重要的事情,当你教学类,有一个完全承诺学生基础。”
MLU采取学生存在“长,深路径通过教育,”Werness说。“它不仅仅是这些五行代码类型,然后你就可以得到一个结果。“我们试图教他们所有这些系统是如何工作的。”
这种方法使MLU揭开的权力。“我大学毕业在1980年代。当时,机器学习没有太大的事情,”亚马逊高级软件工程师吉姆·布鲁纳说。“在反光镜锁定之前,机器学习对我来说是神奇的。”
Brunner MLU完成课程后作为一名学生,然后返回给作为志愿者助教,胡言乱语了。一个好方法。“这不是魔术。其数学,”布鲁纳说。
这些话有点头大协议,促使动画布鲁纳和其他当前MLU学生之间的对话。一个是埃尔南德斯,他们指出,数学是学习将帮助他们建立和发明和调整很多东西在未来几十年。“我们将这个故事的一部分,”她说。
