Хотя искусственный интеллект (ИИ) считается золотым веком технологий и проектов, он не так прост, как кажется. Существуют различные проблемы, с которыми столкнутся как инженеры, так и разработчики, потому что задачи машинного обучения требуют совершенно другого набора навыков, чем просто кодирование и определение логики. Автоматизация имеет больше применений, чем когда-либо прежде. Понимание ограничений и проблем, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению, необходимо для того, чтобы ожидания в отношении того, что могут сделать разработчики и инженеры по машинному обучению, были оправданы.

Подготовка данных

Благодаря возможностям подготовки, интеграции и кодирования разработчики должны будут обеспечить работу алгоритмов машинного обучения. Подготовка данных — одна из важнейших задач, с которой сталкиваются специалисты по машинному обучению. Очистка, маркировка и общая проверка являются важными обязанностями разработчика не только во внутренней, но и во внешней среде.

Набор разработчиков

Набор команды также является ключевой проблемой. Только 7,9% специалистов по данным работают специально в качестве разработчиков и инженеров по машинному обучению. Без необходимого персонала с нужными навыками это повышает риск отставания от конкурентов и отставания от недавно появившихся стартапов.

Разработка программы и алгоритма

Традиционная разработка программного обеспечения может быть простой, если вы понимаете логику кодирования. Однако машинное обучение имеет больше уровней. Инженеры не только создают данные и программную логику для разработки выходных данных, но им также необходимо:

  • организовать массив данных;
  • обучить алгоритм;
  • выведите и напишите программу, которая гарантирует, что машина изучит данные для выполнения правильных действий.

Это все усложняет и увеличивает неопределенность, когда даже самые опытные разработчики кодов могут не иметь ответа.

Разработка данных для алгоритма

После разработки алгоритма необходимо подготовить правильный набор данных. Информация тоже не из дешевых. Вам нужно будет понять, какую проблему вы хотите решить с помощью алгоритма ML. Данные должны гарантировать, что машина изучит соответствующий набор информации для получения правильного вывода.

Нарушения конфиденциальности данных и жалобы

Дальнейшее развитие технологий машинного обучения, как правило, блокируется из-за соображений конфиденциальности данных. Объемы данных, используемые для повторения задач и захвата шаблонов, требуют чрезмерной обработки. Однако пренебрежение цифровой конфиденциальностью, такое как прозрачное использование, в основном касается личной информации. И мировое сообщество работает над этой проблемой.

Новый Общий регламент по защите данных (GDPR) ужесточил ограничения на использование личной информации. Технологии больших данных гарантируют, что правила не могут быть нарушены.

Фрагментация фреймворка

Когда вы обладаете определенными навыками программирования, выбрать правильную среду машинного обучения сложно. К счастью, существует множество моделей машинного обучения для разных языков. Однако правильный набор инструментов может быть недоступен для отдельных разработчиков, если платформа машинного обучения может быть несовместима с языком. Однако, если вы разработчик Python, путь ML будет более плавным.

Что мы можем сделать, чтобы ответить на вызовы?

Проблемы, с которыми мы сталкиваемся, практикуя машинное обучение и участвуя в проекте машинного обучения, увеличивают риск неудачи. Но если мы прорвемся, награда будет огромной. Чтобы добиться успеха, нам нужно набраться терпения, уважать вызовы, которые приносит машинное обучение, и найти людей, которые действительно разбираются в машинном обучении.