機器學習是一項強大的技術，值得我們更多的關注。很長一段時間以來，我們已經(jīng)聽到了大量的機器學習應用。但是，如果沒有仔細的監(jiān)督，機器學習算法無法提供優(yōu)化的結(jié)果。因此，關注機器學習與在企業(yè)中實施機器學習同樣重要。
機器學習的問題毫無疑問，沒有人會需要一個預測錯誤結(jié)果的機器學習系統(tǒng)。但事實是，機器學習系統(tǒng)并不是完全正確的，它也會犯錯。比如人工算法容易出錯，可能在無意中加劇招聘過程中的歧視。任何使用此類系統(tǒng)的人力資源經(jīng)理都需要意識到它的局限性，并制定應對這些局限性的計劃。算法在某種程度上是嵌入在代碼中的我們的意見，它們反映了導致機器學習錯誤和誤解的人類偏見。上述陳述的重點是，任何使用機器學習系統(tǒng)的人必須意識到它的局限性。任何用戶都不應該被機器學習帶來的各種可能性所淹沒，以至于忘記了它的局限性。現(xiàn)在，讓我們把機器學習系統(tǒng)分解成：● 活躍的系統(tǒng)● 被動系統(tǒng)簡而言之，主動系統(tǒng)就是那些由人類控制操作的系統(tǒng)。另一方面，被動系統(tǒng)是指由機器控制所有過程，幾乎不受人為干擾的系統(tǒng)。由于人類統(tǒng)治著主動系統(tǒng)，因此需要經(jīng)驗豐富、合格的分析師來管理機器學習系統(tǒng)。以下是機器學習專業(yè)人士面臨的7大挑戰(zhàn)：● 數(shù)據(jù)質(zhì)量差● 訓練數(shù)據(jù)欠擬合● 訓練數(shù)據(jù)的過度擬合● 機器學習是一個復雜的過程● 缺乏訓練數(shù)據(jù)● 實現(xiàn)緩慢● 數(shù)據(jù)增長時算法的缺陷大多數(shù)公司缺乏具備必要專業(yè)知識的員工。因此，即使出現(xiàn)了前瞻性技術，電子表格等傳統(tǒng)軟件仍繼續(xù)主導分析研究。此外，過度擬合是機器學習的另一個主要問題，系統(tǒng)會與輸入給它的大型數(shù)據(jù)集混淆。結(jié)果會導致系統(tǒng)有時會關注不必要的數(shù)據(jù)。另一方面，被動模型會產(chǎn)生另一組問題。受過訓練以自行響應的機器可能會帶來風險。例如，我們正在與一個聊天機器人互動，請求一些緊急幫助。如果機器人回復：“對不起，我很理解你的問題，我很想幫助你，但我還在慢慢學習新的單詞和命令?！边@種情況下，我們希望得到更好的支持，不是嗎？因此，機器學習也需要關注!如何照顧機器學習在企業(yè)中實施機器學習之前，先執(zhí)行這些簡單的步驟，以提高生產(chǎn)率和增加收入。了解機器學習算法可以在哪些領域推動企業(yè)實現(xiàn)利潤最大化。在對機器學習有了全面的了解后，管理者可以在企業(yè)中充分利用機器學習技術。組織必須采用透明的機器學習模型，這使得高層管理人員能夠跟蹤所有的決策。創(chuàng)建一個交換主動和被動模型的映射，以便始終為用戶提供必要的支持。處理機器學習系統(tǒng)是復雜而直接的。在企業(yè)中實施機器學習之前，請詳細閱讀本文，以便輕松地在企業(yè)中實施機器學習。- 蜜度索驥：以跨模態(tài)檢索技術助力“企宣”向上生長
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