Сколько раз вы сталкивались со словами ИИ, Большие данные и Машинное обучение в 2018 году? Скорее всего, ответ таков: слишком много. Если вы находитесь на профессиональном сайте, таком как LinkedIn, у вас, возможно, было много торговых представителей, дышащих вам в горло, об их новом и революционном продукте искусственного интеллекта, который автоматизирует все. > Ажиотаж вокруг машинного обучения достиг такого апогея, что организации подняли его до мифических стандартов.
Машинное обучение предоставляет предприятиям знания для принятия более обоснованных решений на основе данных, которые быстрее и экономичнее, чем традиционные подходы. Тем не менее, это не мифический, волшебный процесс, который многие создают. Машинное обучение представляет свой собственный набор проблем по сравнению с другими подходами. Здесь мы обсудим 5 распространенных проблем с машинным обучением и способы их решения.
1) Понимание того, какие процессы нуждаются в автоматизации
Сегодня становится все труднее отделить факты от вымысла с точки зрения машинного обучения. Прежде чем вы решите, какую платформу ИИ использовать, вам нужно оценить, какие проблемы вы хотите решить. Процессы, которые проще всего автоматизировать, – это те, которые выполняются вручную каждый день без каких-либо переменных результатов. Сложные процессы требуют дальнейшего самоанализа перед автоматизацией. Хотя машинное обучение определенно может помочь автоматизировать некоторые процессы, не все проблемы автоматизации требуют машинного обучения.
2) Начало без хороших данных
Проблема номер один, с которой приходится сталкиваться при машинном обучении, — это когда вы начинаете с нехватки хороших данных. В то время как усовершенствование алгоритмов часто занимает большую часть вашего времени в ИИ, качество данных имеет важное значение для того, чтобы алгоритмы функционировали должным образом. Зашумленные данные, грязные данные и неполные данные — основные враги идеального машинного обучения. Решение этой головоломки состоит в том, чтобы не торопиться с оценкой и масштабированием данных посредством тщательного управления данными, интеграции данных и исследования данных, пока вы не получите четкие и четкие данные. Вы должны сделать это до того, как начнете.
3) Неадекватная инфраструктура
Машинное обучение требует огромных возможностей обработки данных. Устаревшие системы часто не справляются с рабочей нагрузкой и не выдерживают нагрузки. Вы должны проверить, может ли ваша инфраструктура обрабатывать машинное обучение. Если это невозможно, вам следует подумать об обновлении с аппаратным ускорением и гибким хранилищем.
4) Реализация
К тому времени, когда организации решат перейти на машинное обучение, с ними часто работают аналитические механизмы. Интеграция новых методологий машинного обучения в существующие методологии — сложная задача. Правильная интерпретация и документация значительно облегчают внедрение. Объединение усилий с партнерами по внедрению может облегчить внедрение таких услуг, как обнаружение аномалий, прогнозный анализ и ансамблевое моделирование.
5) Отсутствие квалифицированных ресурсов
Глубокая аналитика и машинное обучение в их нынешнем виде все еще являются новыми технологиями. Таким образом, существует нехватка квалифицированных ресурсов, которых можно нанять для управления и разработки аналитического контента для машинного обучения. Специалистам по данным часто требуется сочетание опыта работы в предметной области, а также глубоких знаний в области науки, технологий и математики. Их наем потребует от вас больших денег, так как эти сотрудники часто пользуются большим спросом и знают себе цену. Вы также можете обратиться к своему поставщику за кадровой помощью, так как многие поставщики управляемых услуг имеют готовый набор квалифицированных специалистов по данным для развертывания в любое время.
ProV — это глобальная компания по предоставлению ИТ-услуг и специалисты по внедрению, которые предоставляют высококачественные услуги по внедрению и настройке для удовлетворения ваших конкретных потребностей и быстрой адаптации к изменениям. ProV предоставляет самые современные управляемые услуги Robotics Process Automation (RPA), а также услуги ServiceNow ITOM, основанные на машинном обучении. Загрузите нашу БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу ниже, чтобы узнать, что вы можете потерять в случае сбоя службы, и как MSP могут помочь обеспечить непрерывность бизнеса.
Мы можем помочь вам достичь всех стратегических, оперативных и тактических организационных целей и получить больше от ваших инвестиций в корпоративное программное обеспечение. Чтобы узнать больше о том, как мы можем оптимизировать ваше корпоративное программное обеспечение для максимальной рентабельности инвестиций, оставьте комментарий ниже или свяжитесь с нами сегодня.
Первоначально опубликовано по адресу: https://www.provintl.com/blog/5-common-machine-learning-problems-how-to-beat-them
