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五个机器学习中的常见难题及解决方法

木马童年 2021-5-12 18:35 164 0

人们可能听说过很多机器学习的用例。例如参加会议、分享人工智能技术的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。虽然人们都知道机器学习这个术语,但在多大程度上理解了机器学习的含义? 对于IT或数据科学领域的行业 ...

人们可能听说过很多机器学习的用例。例如参加会议、分享人工智能技术的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。虽然人们都知道机器学习这个术语,但在多大程度上理解了机器学习的含义?

对于IT或数据科学领域的行业专家来说,他们非常精通这些技术。然而对于那些没有行业背景的人来说,这个术语必须得到适当的解释。由于对机器学习有一些含糊的解释,也带来了许多令人迷惑的误解。

五个机器学习中的常见难题及解决方法

什么是机器学习?

机器学习涉及从数据中学习。简而言之,它有助于处理收集的数据以提供更好的结果。无论规模大小,每个企业都在收集随着时间累积的信息。由于种类繁多,因此通过人工筛选这些数据并非易事。

机器学习可以通过整理并分析数据来帮助企业解决日常问题。机器学习是人工智能的一部分,有时这两个术语可以互换使用,具体取决于其使用方式和要求。通过机器学习使用正确的算法处理数据可以节省大量时间。

机器学习的历史

机器学习这个术语最初是在1949年由Donald Hebb在其著作《行为的组织》中描述脑细胞相互作用的模型时提出的。然而那时并没有对机器学习给出一个很清楚的解释。直到上世纪50年代才取得突破。

在上世纪50年代,IBM公司计算专家Arthur Samuel开发了一个跳棋游戏的计算机程序。该程序只需要很小的存储空间,他根据棋子在棋盘上的位置建立了一个计分系统。该系统可以计算出双方获胜的机会。

随着时间的推移,机器学习技术得到了很大的发展。如今,人们喜欢语音、人脸识别和相机滤镜各种功能,甚至可以在上网时创建机器学习基础设施。

常见难点以及解决方法

就像任何程序或项目一样,总会出现一些问题。以下是人们需要关注的机器学习应用中的一些常见痛点:

(1)需要实现自动化吗?

由于网上有很多关于机器学习的文章,很难区分这些信息是否真实。有许多程序和软件涉及到机器学习的使用,其选择是无止境的。但是在选择使用哪种软件之前,首先要了解要解决的问题以找到正确的解决方案。

采用自动化可以解决一些常见的业务问题,但是在采用涉及机器学习的自动化技术之前,有些问题需要更深入地研究。

需要记住这一点:机器学习可以帮助实现自动化,但是并非所有的自动化技术都需要机器学习。

(2)数据质量

机器学习在数据具有更高质量时才更有效。许多企业依靠机器学习和人工智能来简化他们的工作,其中包括找到工作场所问题的最佳解决方案。因此,在使用机器学习和与其相关的程序时,提供的数据应该准备充分且干净完整,以产生更准确的结果。

(3)基础设施

由于机器学习的运行速度如此之快,因此它需要大量的数据处理能力,其完成的工作量也需要采用先进的硬件。因此,在企业采用机器学习并探索其功能之前,需要确保已经更新技术和硬件,以确保满足性能需求。

采用新技术可能会花费很多成本,但是一旦成功使用,就会有所回报。企业可以尝试升级当前系统中的一些硬件,并扩展存储容量。

(4)实施

机器学习非常复杂,并且当企业选择深入研究这一领域时,需要得到专家的指导和帮助。切换到不同类型的程序可能会造成混乱,并且需要花费大量时间进行调整。还要注意其他事项,例如安全性。因此,企业应寻求实施合作伙伴的帮助,其合作伙伴可以指导他们完成整个过程。

通常合作伙伴是精通机器学习技术的IT专家。他们可以帮助企业确定最适合的机器学习和其他程序。同样,他们可以发现异常,进行预测性分析,可以更轻松地为企业的需求建模。

(5)技术资源数量

机器学习和人工智能是相对较新的行业,这意味着这一领域的技术人员并不多。因此,需要采用机器学习技术的企业可能缺乏相应的人才。由于能够提供最佳支持的专业人员数量有限,因此外包服务的费用很高,特别是可以提供更高工作质量的人员。

机器学习会毁灭人类吗?

关于机器学习有很多有趣的故事,其中的一个说法是机器学习可能会毁灭人类。人们担心人工智能和机器学习可能过于聪明,并且与人类相比更会学习知识。因此,他们认为机器学习是一股不容忽视的力量,将使人类面临威胁。

人们发现机器学习很危险是因为在电影中的机器人伤害人类并占领整个世界,机器学习技术可能就会如此,因此必须终止。专家指出,尽管人工智能通过人工神经连接设法理解大脑系统,但机器主宰世界的可能性并不存在。

结论

机器学习对于人类来说是有益的技术。尽管机器学习仍有一些内容需要重新审视和研究,但不可否认,它使人们的工作和生活变得更好。虽然机器学习的概念很难理解,但随着时间的推移,专家可以用一种更简单的方式表达。机器学习如今仍处于开发阶段,专家需要更多的努力才能挖掘其所提供的更多功能。

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