但是在實施機器學習時，企業可能只看到了其積極的方面，可能會忘記將會面臨許多機器學習的挑戰。

 

解決這些機器學習問題對于數字化轉型計劃的成功至關重要。

 

企業在實施機器學習時面臨的7種挑戰

 

即使是簡單的機器學習項目，很多企業都在開始自己的旅程，只有解釋機器學習的積極意義，企業才有更多的動力采用。

 

以下是企業將要解決的7項機器學習挑戰，以便可以更好地了解其實施，甚至可以決定是否適合采用。

 

 

·一些企業表示，他們需要大約一年的時間才能在其組織中完全實現機器學習思想。

 

·盡管這些交付時間是不可取的，但即使是簡單的機器學習項目也可能需要數月才能實施。其原因很簡單，機器學習是一種新興的技術，企業可能無法發現它對于組織的全部潛力。

 

·企業可能想沉迷于傳統的“反復試驗”中，這比較耗時。解決機器學習這些問題的方法是，能夠以很小的規模部署它，并檢查其在其他功能上的可行性。

 

 

·企業可能會面臨挑戰，認為其機器學習和深度學習項目將提供比企業預期更好的結果。機器學習本身就是這樣，它有望快速而準確地提供結果。

 

·但是，企業經常會發現情況并非如此。實施機器學習和深度學習需要處理大量數據，并且可能會很快就會失敗。

 

·最佳的機器學習問題和解決方案需要時間和資源，因為這一技術實際上從數據中學習了一切。

 

 

·雖然企業可能知道如何使用機器學習項目來處理數據，但是數據的可用性可能是一個重要的挑戰。具有大量組件的數據并不是機器學習模型的真正價值貢獻者。

 

·另一方面，企業知道數據是關鍵，但不一定知道想要哪種數據。雖然機器學習就像處理非結構化數據一樣輕而易舉，但是企業可能希望從結構化數據獲得可見的結果。

 

 

·當今最大的機器學習挑戰之一是數據安全性。即使企業收集大量數據，安全性也是其始終要關注的問題之一。機器學習模型不能固有地區分敏感數據和不敏感數據。存儲在具有風險的服務器上的機密數據可能會破壞整個機器學習項目。

 

·企業必須首先加密數據，并將其存儲在機器學習模型可以安全訪問的服務器中。機密數據只能由決策者進行監督。

 

 

·Algorithmia公司的一項研究表明，在使用機器學習的大型企業中，58%的企業表示在擴展計劃方面面臨挑戰。大多數可擴展的機器學習問題是由于硬件問題、模塊化或數據不可用而引起的。

 

·即使到現在，大多數企業仍在使用傳統數據處理系統，這些系統為不同類型的數據提供了不同的存儲空間。這使得其擴展變得困難，因為機器學習并不像它那樣工作。

 

·企業需要為機器學習項目提供一個集中的數據中心，以從單一來源訪問數據。它使機器學習模型的數據處理更加簡單。

 

·盡管很多開發人員已經走上機器學習之旅，但缺乏熟練的機器學習專家仍然是最大的機器學習挑戰之一。企業可能找不到能夠滿足其要求的開發人員。

 

·即使到現在，理解復雜的機器學習算法所需的技能仍然有限。如果沒有適合的機器學習專家，企業可能會在實施中面臨一些挑戰。企業需要尋求與擁有機器學習專家的其他組織的合作。

 

·最大的機器學習問題可能是機器學習的部署成本昂貴。實現機器學習需要招募數據科學家、項目經理和具有高度專業技術的開發人員。

 

·由于缺乏人才，雇用這些人的成本很高，很難招募到經驗豐富的專家。另一方面，由于機器學習項目需要處理大量數據，因此部署需要額外的基礎設施。

 

·如果沒有適當的基礎設施，測試將變得困難。沒有進行測試，正確的實現是機器學習的主要挑戰。要解決這個問題，企業需要咨詢可以提供機器學習專家和服務的公司。它不會降低成本，但會相對降低實施費用。

 

獲得的收益超越機器學習的挑戰

 

如果企業擁有合適的團隊并且時機合適，那么可以克服機器學習實施中的所有挑戰。這些挑戰只會使企業面對采用機器學習模型的復雜性。

 

企業不必擔心這些機器學習問題。具有了一定的耐心，就可以看到顯著的結果，例如生產率、效率和員工工作滿意度的提高。

 

因此，在機器學習方面，企業應該遵循“快速行動并打破常規”的方法。遵循相同的方法，它使企業可以在最初階段理解機器學習的所有挑戰，然后重申模型以發揮最大優勢。