常見的機器學習問題及其解決方案

機器學習為企業提供了知識，使他們能夠比傳統方法做出更快、更明智和數據驅動的決策。但是，這並不是許多人想象中的神話般，神奇的過程。機器學習提出了自己的挑戰。以下是五個常見的機器學習問題以及如何克服它們。了解哪些工作流程 financial system 管理需要進行自動化，從機器可以學習的角度分析來看，將事實與小說區分開來變得越來越困難。在決定使用哪種AI平台之前，您需要評估要解決的問題。最簡單的自動化方法是每天手工完成，沒有可變輸出。複雜的流程在自動化前需要進一步檢查。雖然機器學習確實可以幫助某些過程自動化，但並非所有的自動化問題都需要機器學習。

缺乏高質量的數據，機器學習面臨的第一個主要問題是缺乏好的數據。雖然增強算法通常會占用人工智能開發人員的大部分時間，但數據質量對於算法按預期運行非常重要。嘈雜的數據、肮髒的數據和不完整的數據是理想機器學習的典型敵人。解決問題這個難題的方法是花時間通過進行細致的數據信息管理，數據技術集成和數據可以探索來評估和確定數據應用范圍，直到獲得清晰的數據。你應該在開始之前做這件事。基礎教育設施建設不足，電纜插入服務器，機器學習生活需要通過大量的數據攪動功能。傳統管理系統通常我們無法進行處理工作量並在壓力下屈服。您應該檢查您的基礎設施是否能夠處理機器學習。如果這是不可能的，考慮升級為硬件加速和靈活的存儲。

在選擇升級到機器學習時，組織經常將其與分析引擎結合使用。將較新的機器學習方法集成到現有方法中是一項複雜的任務。要簡化實現，維護適當的解釋和文檔還有很長的路要走。與實施合作夥伴合作可以更輕松地實施異常檢測、預測性分析和集成建模等服務。缺乏熟練的資源、熟練的單詞圖、目前形式的深入分析和機器學習仍然是新技術。因此，缺乏可用於企業管理和開發主要用於機器進行學習的分析研究內容的熟練員工。數據科學家通常我們需要進行結合領域發展經驗以及對社會科學，技術和數學的深入了解。招聘將要求你支付高薪，因為這些員工通常需求旺盛，並且知道他們的價值。您還可以聯系供應商尋求人員配備幫助，因為許多托管服務提供商都有一份可隨時部署的熟練數據科學家名單。