机器学习潜力巨大 但必须正确实施才能发挥作用

机器学习是一种特殊类型的算法，它可以从数据中学习并做出预测。当我们从各种来源收集更多的数据时，机器学习可以使预测更加合适。然而，仍然有一些陷阱需要仔细检查。

什么是机器学习？

在深入讨论这个话题之前，了解机器学习其实是非常重要的。它是人工智能的一个分支，专注于学习和识别计算提供的数据模式。它现在被用来制造机器，这些机器可以在许多复杂算法的帮助下做出自己的决定。

使用机器学习算法，机器将能够通过探索现实世界来获取知识，理解不同的事情，对他们已经获得的知识提出问题，等等。这些功能帮助机器思考、理解和学习周围的环境，找到每个概念背后的逻辑，并据此进行预测和做出预测。

机器学习是如何工作的

这个概念其实并不是很新。机器学习只是一组算法，可以从给定的数据池中学习，并根据它进行预测。数据和预测的准确性是齐头并进的，所以有了更多的数据，我们才能得到更准确的预测。

因此，它不需要任何预定义的规则来管理其操作。这个概念以连续的方式工作。它将自动对一组数据应用许多不同类型的复杂算法，以获得更好的结果。这种持续不断的迭代循环，有助于仔细分析周围的环境，预测问题的正确解决方案，最终做出正确的决策。

为什么机器学习如此重要

答案在于几个因素，这是这个概念成功的主要原因。让我们看看这些因素：

机器学习中使用的数据

如今，借助数据库管理的新技术，可以以更低的成本收集大量数据。使用这些系统的公司不必考虑保留什么数据或删除什么数据。这曾经是一个非常重要的问题，因为过去与当前情况无关的数据可能有助于未来做出重大决策。但是对于像Hadoop这样的数据库系统，数据存储变得非常容易。这个庞大的数据库有助于算法准确预测决策结果。

计算进展

根据摩尔定律，计算技术也在逐渐进步。IBM、NVIDIA等公司正在开发一些创新来改进计算方法。这些进步有助于创造以更好的方式处理数据的计算技术。

复杂算法

这个因素完全取决于数据和计算技术。随着数据管理和计算管理的蓬勃发展，通过算法探索该领域的各种方式也趋于相同。这些算法的主要任务是发现不同类型的模式，并对其进行分析，为利益相关者在更短的时间内做出正确的决策提供重要的指导。这也有助于降低做出这些决定的成本。

当这些因素被优化时，它们有助于合成大量数据并将片段数据编织成一个源。这些全面的信息可以加速未来结果的表现。谷歌使用先进的计算技术，并拥有存储数据的语料库。几十年来，当它在图像识别中遇到问题时，他们转向机器学习算法，并在短短几个季度内对其进行了改进。

机器学习的优势

每个业务流程都可以从数据集成中受益，因为每个流程都有不同的部门，而这些部门都有自己的数据集。当这些数据以有意义的方式在合理的时间内连接在一起，企业就可以做出正确的决策并进一步发展。

然而，在一个固定的时间框架内，个人或团体无法合成这些巨大的数据池。机器学习是这些领域中最好的，因为它是利用隐藏在大数据中的潜在客户的理想方式。它可以从无关数据的语料库中提取信息，可以忽略人为干预。它在机器上运行，仅由存储的数据驱动。与传统的在新数据到来时改变结果的方式不同，机器学习从数据中学习，并在不断变化和增长的数据集上茁壮成长。这是一种发现隐藏在数据集中的不同模式的方法。

陷阱是什么？

理想情况下，这一概念的实施应该会导致指数级增长，但事实上，有一些因素可能会破坏增长。这些因素将在下面讨论。

黑盒子

该算法的一些方法被称为黑盒，这取决于数据的奇异性和对过程的理解。黑盒一般是一个系统或者算法，只能根据输入输出来查看。这些算法或系统不提供内部工作或其背后逻辑的视图，因此它们只提供不透明度(黑色)。众所周知，这些问题会给组织带来技术和文化上的问题。

如果黑盒方法在数据发生重大变化时表现不佳，系统可能会因为缺乏理解而处于危险之中。很难解释为什么这个模式会失败，因为它可以极大地改变一个组织的成长。

选择最合适的算法

没有主算法作为机器学习的标准，无所不知，所以算法选择过程非常重要。在异常检测、分割、分析和模式匹配等不同领域，没有一种算法是完美的。

目前，有许多算法和许多不同的方法，每种算法都有自己的优缺点，并且有特定的目的。选择错误的算法工具会增加成本而不是降低成本，因此了解算法的每个特征并根据环境使用最佳特征非常重要。解决这个问题的最好方法是将许多不同的算法结合在一起，让计算和框架决定使用哪种算法以及何时使用。

技术债务

关于编程的技术债务是指这样一种情况，即经常选择在短时间内易于实现的代码，而不是最佳的整体解决方案。它通常是一种非常糟糕的编程方法，所以代码可以继续开发更深层次的问题，这就是所谓的债务。

这些系统随着时间积累技术债务，

因为它们本质上不是自我优化的。技术债务可以通过许多不同的方式展示自己，例如管道密集，纠缠，未申报的客户，隐藏的反馈循环，未使用的数据依赖性等。它们可能导致混淆和意外结果，并且可能大大降低系统的性能。这可以通过雇佣数学家和工程师来平衡计划算法以减少这些债务来解决。

人类的偏见

算法的选择由人完成，因此可能有偏差。这可能导致选择不正确的算法的情况。

例如，一个团队成员都毕业于同一所学校，他们倾向于选择同一套算法。因此，最好为您的团队注入不同类型的算法，或者将多种不同的算法结合在一起。

未来是什么?

在新的和不断发展的技术的帮助下，我们的世界正在慢慢地改变自己。机器学习将通过在决策过程中提供足够的帮助来指导驾车到达目的地。它不仅有助于降低公司成本，还可以通过考虑所有调查和数据来显示提高业务质量的正确方法。它显示了在未来提供更好解决方案的有希望的特征。

摘要

机器学习是一个吸引了大量关注的概念，很可能不辜负所有的炒作。它具有很强的变革性，因此可以处理任何业务的任何工作流程。任何以正确方式整合此服务的组织都将获得显着的收益。然而，了解硬币的两面以便正确地整合它也是非常重要的。