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833: The 10 Reasons AI Projects Fail, with Dr. Martin Goodson
2024/11/5
Super Data Science: ML & AI Podcast with Jon Krohn
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Martin Goodson
Martin Goodson：Evolution AI 利用生成式 AI 自动化金融文档数据提取，克服了传统 OCR 的局限性，能够处理文档中的各种变体和不规则性。技术发展经历了三个阶段：传统 OCR 和机器学习、深度学习以及基于 Transformer 的方法。目前主要使用 Transformer 模型，但进行了更精细的处理，例如考虑文档结构和重要性。为了在处理每天数百万页文档的同时保持准确性，Evolution AI 结合了自动化方法和人工审核，并使用置信度评分来分配人工资源。公司通过特定策略来减轻和管理 AI 输出中的幻觉风险，尤其关注在金融报表中确保提取信息的准确性。Evolution AI 主要服务于金融服务行业，并根据不同客户（包括大型和小型银行）的不同项目需求调整解决方案。在 AI 初创公司中，领导者需要在果断决策和鼓励创新之间取得平衡，并充分了解自身优势和团队能力。许多机器学习从业者缺乏统计学知识，这在数据理解和清洗方面造成了差距，尤其是在理解偏差和噪声方面。在高风险决策中，需要对 AI 模型的输出进行深入分析，而不是仅仅依赖于自动化工具的结果。
Jon Krohn: 对 Martin Goodson 的观点进行提问和引导，并分享一些自己对 AI 项目失败原因的理解和经验。
Deep Dive
Martin Goodson discusses the evolution of technology at Evolution AI, from traditional OCR to deep learning and transformer-based approaches, emphasizing the need for high accuracy in financial document processing.
- Evolution AI uses compositional neural networks and deep learning initially, now transitioning to transformer-based models.
- The company focuses on specific reasoning to achieve human-like accuracy in data extraction from financial documents.
- Traditional OCR is insufficient for complex documents like invoices, requiring advanced machine learning algorithms.
Shownotes Transcript