В последние годы машинное обучение стало одним из самых модных словечек. У машинного обучения много преимуществ, но есть и недостатки. Крайне важно взвесить все за и против, чтобы получить язык машинного обучения, который вы понимаете и можете принять решение. Преимущества машинного обучения также проявляются только тогда, когда вы понимаете, как в полной мере использовать его возможности в собственных приложениях. Если вы не знаете, что делаете, это может принести гораздо больше вреда, чем пользы.
Мы должны помнить, почему мы развертываем модели машинного обучения в производственных приложениях. Основная причина в том, что это приносит нам пользу, выявляя закономерности, которые люди не смогли бы сделать без этой новой технологии. Как только мы это вспомним, мы должны выяснить, нужна ли нашему приложению эта технология или нет. Хорошо то, что большинство приложений выиграют от прогностических возможностей, которые дает машинное обучение.
Преимущества машинного обучения
Главное преимущество машинного обучения в том, что оно позволяет легко выявлять закономерности и тенденции. Он также автоматизирован, и как только вы создадите эту начальную модель, вы можете просто позволить ей работать, и она будет предсказывать вам вещи в течение длительного времени. Модель машинного обучения постоянно совершенствуется, а это означает, что результаты со временем улучшаются. На языке машинного обучения мы можем сказать, что у нас есть постоянно совершенствующаяся программа, которая может обрабатывать различные данные. Кроме того, вы можете использовать его в нескольких различных типах приложений.
Недостатки машинного обучения
Хотя машинное обучение предлагает множество преимуществ, оно не лишено недостатков. Основные недостатки машинного обучения связаны со сложностью его реализации.
Первый крупный недостаток заключается в том, сколько времени требуется для получения данных, необходимых для обучения вашей модели. На самом деле, некоторые данные необходимо извлечь из Интернета, что может вызвать у вас много проблем. Это потребует много ресурсов, которые можно было бы вложить в другое место. Машинное обучение не может хорошо работать с плохими данными, поэтому вам нужно будет очистить и эти данные. Кроме того, у вас могут возникнуть проблемы с интерпретацией результата, что может создать серьезные проблемы для вашей работы по реализации вашей модели. Также есть вероятность, что ваше обучение машинному обучению прошло не очень хорошо. Это может привести к большому количеству ошибок, которые сделают вашу программу бесполезной еще до того, как вы начнете. Все эти проблемы могут возникнуть без этого опыта, поэтому вам придется потратить много денег на найм людей, которые знают, что они делают.
Заставьте машинное обучение работать на вас
В конечном счете, как только вы решили, что хотите внедрить функции машинного обучения в свое приложение, вам нужно делать это систематически. Если у вас нет опыта, лучшее, что вы можете сделать, — это использовать комплексное решение от xpresso.ai. Вместо того, чтобы нанимать много людей и строить инфраструктуру самостоятельно, вы можете использовать уже существующую инфраструктуру. У вас есть все инструменты и все остальное, необходимое для того, чтобы машинное обучение работало так, чтобы улучшить ваше приложение.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 20 сентября 2021 г.
