機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）通?？捎糜诮鉀Q企業(yè)內(nèi)部的各種問(wèn)題，從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有效信息，并利用它們交付價(jià)值。

目前，該技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到企業(yè)業(yè)務(wù)層面，通過(guò)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式到檢測(cè)異常并提出建議，同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)還可以借助大數(shù)據(jù)，應(yīng)用復(fù)雜計(jì)算來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而幫助企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。不過(guò)在企業(yè)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，必須考慮這些問(wèn)題：

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量

通常在收集數(shù)據(jù)時(shí)，企業(yè)會(huì)獲取一些被攜帶的無(wú)關(guān)緊要數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析和關(guān)聯(lián)分析結(jié)果。鑒于機(jī)器學(xué)習(xí)極大地依賴數(shù)據(jù)，這些嘈雜數(shù)據(jù)的出現(xiàn)會(huì)極大影響任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性，尤其是針對(duì)預(yù)測(cè)性應(yīng)用。

而缺少質(zhì)量數(shù)據(jù)也會(huì)限制建立機(jī)器模型模型的能力，因此，為獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并解決存在的非必要數(shù)據(jù)，企業(yè)需要通過(guò)數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)整體管理來(lái)制定有效機(jī)器學(xué)習(xí)策略。

2、可解釋性  

毫無(wú)疑問(wèn)，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展使人們有可能直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不是從人類知識(shí)中學(xué)習(xí)。但是，缺乏以人類可以理解的術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋或呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的能力，通常稱為可解釋性，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的最大問(wèn)題之一。

數(shù)據(jù)中可能存在的偏差的引入也有機(jī)會(huì)造成機(jī)器學(xué)習(xí)模型道德問(wèn)題，而機(jī)器學(xué)習(xí)和算法領(lǐng)域的可解釋性級(jí)別會(huì)發(fā)生很大變化，因此企業(yè)需要選擇適當(dāng)工具和方法來(lái)獲得解釋。

3、不平衡數(shù)據(jù)集

在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，不平衡的數(shù)據(jù)集通常涉及兩個(gè)或多個(gè)類，在幾個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，標(biāo)簽之間存在不平衡。數(shù)據(jù)集中的這種不平衡可能會(huì)影響機(jī)器學(xué)習(xí)的選擇、算法的選擇過(guò)程、模型評(píng)估和驗(yàn)證，令這些模型具有較大偏差。

因此要解決不平衡的數(shù)據(jù)集，需要采取一些策略，例如增強(qiáng)分類算法或平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的類，然后再將數(shù)據(jù)作為輸入提供給機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但無(wú)論如何，解決以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題的必要條件是擁有適宜的基礎(chǔ)設(shè)施。木辰科技專注服務(wù)器租用托管，可提供專為大規(guī)模并行任務(wù)而設(shè)計(jì)的GPU服務(wù)器，支持大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等高性能工作，以強(qiáng)大性能協(xié)助企業(yè)對(duì)新興數(shù)字技術(shù)的追求。

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