Количество запускаемых проектов машинного обучения растет, и эти проекты будут сталкиваться с трудностями как при реализации, так и при обслуживании. Первый шаг к устранению разрыва – поиск потенциальных причин сбоя.
Организации разумно извлекают выгоду из машинного обучения, преследуя растущую волну обожания машинного обучения. Хотя было предпринято больше проектов по машинному обучению, многие из них терпят неудачу. Количество неудачных проектов машинного обучения растет, и многие малые предприятия отказываются их внедрять. Мы хотим вооружить вас причинами, которые разрушают предприятия машинного обучения. Мы более чем уверены, что полученные знания дадут вам идеи для реализации более успешного проекта.
И. Недостаточно данных/качество данных
Если график и показывает вам что-то, так это тот факт, что для прогресса проекта машинного обучения/глубокого обучения требуется большой объем данных. Для хорошего проекта машинного обучения компания должна иметь доступ к чистым данным. Для этого компании должны убедиться, что у них есть доступ к данным, которые имеют отношение к их бизнесу, не содержат неточностей и доступны.
Как часть конечной цели автоматизированных отношений, данные должны быть чистыми и организованными, а также легкодоступными как для коротких задач, так и для крупномасштабного обучения. Благодаря этому простому доступу знания могут быть легко доступны как для коротких задач, так и для крупномасштабного обучения.
II. Модели машинного обучения, которые еще не совместимы с существующими системами
Специалисты по обработке и анализу данных заставляют компании добавлять модели, которые не созданы как устаревшие устойчивые структуры. Выбор замены текущими устаревшими системами основывается на результатах моделей науки о данных, разработанных для поощрения творчества, без учета того, что эти устаревшие системы не модернизируются. Хотя решения были разработаны для работы на рынке, после их интеграции со всей системой было очень мало успехов с точки зрения простоты внедрения.
Единственный способ улучшить эту технологию — объединить обе команды, которые будут работать над проектом машинного обучения, и ту, которая управляет устаревшей системой. После этого двухэтапного плана развертывания рекомендуется выполнить поэтапное развертывание проекта, чтобы упростить его внедрение и миграцию без проблем.
III. Человеческий ресурс
Компаниям не хватает на рынке специалистов по данным, которые решают проблему с данными. Несмотря на то, что многие инженеры в области компьютерных наук проходят курсы по машинному обучению и называют себя «специалистами по данным», число тех, кто действительно способен разобраться в сложном проекте машинного обучения, крайне ограничено. В отчете, опубликованном в рамках проекта State of Enterprise Machine Learning, говорится, что спрос на специалистов по машинному обучению растет, но существует острая нехватка людей, обладающих навыками и обучением для выполнения этих ролей.
IV. техническое обслуживание
По мере роста количества обновлений проекта машинного обучения проект машинного обучения имеет тенденцию устаревать и не соответствует первоначальной цели. Это может быть вызвано из-за:
- Ситуация в бизнесе изменилась.
- Текущий спрос на них изменится.
- Со временем на рынке появляются лучшие модели.
Причина, по которой трудно изменить и обновить существующую модель машинного обучения, заключается в том, что это похоже на создание нового проекта, когда ему отказывают в этом. Легко заметить, что организации, как правило, продолжают использовать модели, которые работали в прошлом, когда они больше не доступны или бесполезны.
V. Отсутствие поддержки со стороны лидера
Иногда лидеру может не хватать опыта и решимости для выполнения задачи в проекте машинного обучения. Проект будет полезен для общества, потому что он поддерживает известность, которую он получает. Однако в нем будет отсутствовать необходимая поддержка, требования к персоналу, точность и доступность для многих людей.
Чтобы проект машинного обучения был эффективным, очень важно, чтобы все были в курсе, особенно члены правления, потому что даже намек на сомнение в них может привести к большой неуверенности среди команд, что гарантирует провал проекта еще до его завершения. отрывается от земли.
Вывод
Итак, вот несколько основных соображений, которые по-прежнему не позволяют машинному обучению достичь уровня, необходимого предприятиям и отраслям для выживания и сохранения конкурентоспособности.
Есть несколько решений этих проблем, и одно из них — сотрудничество с компанией, предлагающей интеллектуальные решения, которая может помочь вам внедрить технологию нового поколения в вашей фирме. Интеграция машинного обучения позволяет профессионалам выбирать процесс принятия решений, который достигает цели клиента, а также дает ему преимущества.
Справочник
Смотрите мои другие истории!!
