觀點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)需要我們的關(guān)注!

機(jī)器學(xué)習(xí)是一項強(qiáng)大的技術(shù),值得我們更多的關(guān)注。很長一段時間以來,我們已經(jīng)聽到了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。但是,如果沒有仔細(xì)的監(jiān)督,機(jī)器學(xué)習(xí)算法無法提供優(yōu)化的結(jié)果。因此,關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)與在企業(yè)中實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)同樣重要。

機(jī)器學(xué)習(xí)的問題毫無疑問,沒有人會需要一個預(yù)測錯誤結(jié)果的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。但事實(shí)是,機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)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(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)錯誤和誤解的人類偏見。上述陳述的重點(diǎn)是,任何使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人必須意識到它的局限性。任何用戶都不應(yīng)該被機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)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(yàn)豐富、合格的分析師來管理機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下是機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)人士面臨的7大挑戰(zhàn):● 數(shù)據(jù)質(zhì)量差● 訓(xùn)練數(shù)據(jù)欠擬合● 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過度擬合● 機(jī)器學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的過程● 缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)● 實(shí)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(shù),電子表格等傳統(tǒng)軟件仍繼續(xù)主導(dǎo)分析研究。此外,過度擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)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(dǎo)致系統(tǒng)有時會關(guān)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(xùn)練以自行響應(yīng)的機(jī)器可能會帶來風(fēng)險。例如,我們正在與一個聊天機(jī)器人互動,請求一些緊急幫助。如果機(jī)器人回復(fù):“對不起,我很理解你的問題,我很想幫助你,但我還在慢慢學(xué)習(xí)新的單詞和命令。”這種情況下,我們希望得到更好的支持,不是嗎?因此,機(jī)器學(xué)習(xí)也需要關(guān)注!如何照顧機(jī)器學(xué)習(xí)在企業(yè)中實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在哪些領(lǐng)域推動企業(yè)實(shí)現(xiàn)利潤最大化。在對機(jī)器學(xué)習(xí)有了全面的了解后,管理者可以在企業(yè)中充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。組織必須采用透明的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是復(fù)雜而直接的。在企業(yè)中實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)之前,請詳細(xì)閱讀本文,以便輕松地在企業(yè)中實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)。

極客網(wǎng)企業(yè)會員

免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí),并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。

2022-05-17
觀點(diǎn):機(jī)器學(xué)習(xí)需要我們的關(guān)注!
毫無疑問,沒有人會需要一個預(yù)測錯誤結(jié)果的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。但事實(shí)是,機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)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(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)錯誤和誤解的人類偏見。

長按掃碼 閱讀全文