机器学习是一项强大的技术，值得我们更多的关注。很长一段时间以来，我们已经听到了大量的机器学习应用。但是，如果没有仔细的监督，机器学习算法无法提供优化的结果。因此，关注机器学习与在企业中实施机器学习同样重要。
机器学习的问题毫无疑问，没有人会需要一个预测错误结果的机器学习系统。但事实是，机器学习系统并不是完全正确的，它也会犯错。比如人工算法容易出错，可能在无意中加剧招聘过程中的歧视。任何使用此类系统的人力资源经理都需要意识到它的局限性，并制定应对这些局限性的计划。算法在某种程度上是嵌入在代码中的我们的意见，它们反映了导致机器学习错误和误解的人类偏见。上述陈述的重点是，任何使用机器学习系统的人必须意识到它的局限性。任何用户都不应该被机器学习带来的各种可能性所淹没，以至于忘记了它的局限性。现在，让我们把机器学习系统分解成：● 活跃的系统● 被动系统简而言之，主动系统就是那些由人类控制操作的系统。另一方面，被动系统是指由机器控制所有过程，几乎不受人为干扰的系统。由于人类统治着主动系统，因此需要经验丰富、合格的分析师来管理机器学习系统。以下是机器学习专业人士面临的7大挑战：● 数据质量差● 训练数据欠拟合● 训练数据的过度拟合● 机器学习是一个复杂的过程● 缺乏训练数据● 实现缓慢● 数据增长时算法的缺陷大多数公司缺乏具备必要专业知识的员工。因此，即使出现了前瞻性技术，电子表格等传统软件仍继续主导分析研究。此外，过度拟合是机器学习的另一个主要问题，系统会与输入给它的大型数据集混淆。结果会导致系统有时会关注不必要的数据。另一方面，被动模型会产生另一组问题。受过训练以自行响应的机器可能会带来风险。例如，我们正在与一个聊天机器人互动，请求一些紧急帮助。如果机器人回复：“对不起，我很理解你的问题，我很想帮助你，但我还在慢慢学习新的单词和命令。”这种情况下，我们希望得到更好的支持，不是吗？因此，机器学习也需要关注!如何照顾机器学习在企业中实施机器学习之前，先执行这些简单的步骤，以提高生产率和增加收入。了解机器学习算法可以在哪些领域推动企业实现利润最大化。在对机器学习有了全面的了解后，管理者可以在企业中充分利用机器学习技术。组织必须采用透明的机器学习模型，这使得高层管理人员能够跟踪所有的决策。创建一个交换主动和被动模型的映射，以便始终为用户提供必要的支持。处理机器学习系统是复杂而直接的。在企业中实施机器学习之前，请详细阅读本文，以便轻松地在企业中实施机器学习。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
