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从“机器学习利器”看初创公司团队建设的“好而不同”

创伴儿 2018-12-05 16:02:30

创伴儿


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团队问题是初创企业要考虑的头号问题。

不合理的团队结构会导致,企业对于事情的判断陷入群体“证实性偏见”,阻碍企业革新发展。今天主要聊聊机器学习中方法中的“Bagging”和团队建设的共通点。



—————机器学习普及,可跳过—————


在机器学习领域,有一个非常有效的机器学习方法叫做集成学习,集成学习中一种策略叫”Bagging”。


机器学习有一个重要的任务是分类,举个电商公司比较典型的预测一个用户是否会购买某个产品的例子。


基本逻辑见下图:通过学习已知是否单身用户的特征,找到那些单身用户的共性特征或规则,然后将这些规则去推测其他单身状态未知的用户。



同样的道理,在电商中,你输入海量的用户信息,通过算法去学习这些购买了某个产品的用户有什么共性的特征。把产品推送给具备共性特征、但还没有购买的用户,就能很大程度上提升产品的销售成功率。


再举个接地气的例子:你妈妈叫你去买西瓜,告诉你拍起来有“咚、咚”的清脆声的西瓜比较甜。这个也属于机器学习要完成的任务。


但是你听了你妈妈的意见跑去菜市场买西瓜,头两次买到甜西瓜,后面再也买不到甜西瓜了。你去问摊贩,摊贩说西瓜产地变了,要个儿越细长的越甜。那你以后买的时候问清楚产品,不同产地用不同的判断方法就行了!


机器学习同样如此,因为不同的模型方法、不同的指标选择方法会造成不同的模型输出结果,同时不同的模型擅长不同的数据类型,为了提升预测的稳定性,bagging方法就出现了。


“bagging”方法简单来说就是投票,你训练了11个模型,这11个模型分别对每个西瓜甜不甜进行投票,投票超过半数的,你就认为西瓜是甜的。思想很简单,确实非常有效。


———————普及完————————


然而事情往往不是这么简单,这个时候就需要联系到团队建设的原则。


初创公司在搭建团队的时候应该遵循的原则,和Bagging算法生效的原则大家都是相同的,那就是:“好而不同”,如果是“好而雷同”,无论是Bagging还是团队建设,都会起到反效果作用,有时候甚至会有极大的影响。


1.  先看看机器学习“好而雷同”的坏处和“好而不同”的好处:


看下面的最简例子(来源:周志华《机器学习》):


可以很明显的看到,如果模型结果是雷同的,那么对于预测的精准度是不会提高,机器学习在应用Bagging时,往往需要更多的模型,如果模型都是差不多的,最后的预测结果反倒会被那些表现较差的模型拉低结果。为什么?因为这些模型的“思考”方式是相同的,对用户的分类结果,特别是那些难以分类的用户样本,Bagging并没有对这些用户提供更有价值的分类信息。原先分类对的反而错了,错的还是错的。


如果模型之间有一定的差异,“思考”方式不同,那么Bagging就能有效提升准确率,原因就在于模型A难以判断的用户样本,模型BCD可能判断的更为准确。综合起来,正确的还是正确的,而有些错误的分类用户,就被归为正确的分类了。


2.  再看看初创团队“好而雷同”的坏处:


◾  第一种“好而雷同”是初创团队的配置往往不全,创伴儿接触到的初创团队差不多有70%以上都是不全面的,特别是技术型创始团队,往往会发现核心团队全是技术,具备市场经验或者垂直行业经验的合伙人基本没有。



◾  第二种“好而雷同”是团队的思维模型和认知基本是相同的,不仅仅是初创团队,有些做到一定规模的企业,更会遇到这样的问题(企业从0到几千万甚至几个亿,大家共同成长起来,接受了共同的世界观和价值观,管理团队基本固化),当大家的思维模型都趋同的时候,管理层的认知就会被固化下来,难以接受和消化外界的观点和新认知,对于事情的判断就会陷入群体“证实性偏见”,阻碍企业革新发展。当历史的增长模式不再有效,遇到增长瓶颈时,就会需要很长的时间去突破,甚至无法突破。


结论

优秀的团队应该是“好而不同”的。主要体现在两方面,“能力互补”和“风格互补”:


◾  能力互补,产品、技术、行业经验、市场、管理(1—>N阶段)要根据企业所处在不同的阶段到位相应的人才,创始人至少要花30%的时间在关键合伙人的招募上。


◾  风格互补,做事和对事情的认知风格一定是差异化的,有人激进,有人理性,既要有人负责轰油门,又要有人负责踩刹车泼冷水。核心团队看待事情的观点应该是多角度的。


大家相同的,应该是价值观和将事情干成功的决心和毅力。


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