机器学习的5个常见痛点及解决措施
发布时间：2021-06-10 13:35:46 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：人们可能听说过很多机器学习的用例。例如参加会议、分享人工智能技术的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。虽然人们都知道机器学习这个术语，但在多大程度上理解了机器学习的含义? 对于IT或数据科学领域的行业专家来说，他们非常精通这些技术。然而对于
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人们可能听说过很多机器学习的用例。例如参加会议、分享人工智能技术的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。虽然人们都知道机器学习这个术语，但在多大程度上理解了机器学习的含义?
对于IT或数据科学领域的行业专家来说，他们非常精通这些技术。然而对于那些没有行业背景的人来说，这个术语必须得到适当的解释。由于对机器学习有一些含糊的解释，也带来了许多令人迷惑的误解。
什么是机器学习?
机器学习涉及从数据中学习。简而言之，它有助于处理收集的数据以提供更好的结果。无论规模大小，每个企业都在收集随着时间累积的信息。由于种类繁多，因此通过人工筛选这些数据并非易事。
机器学习可以通过整理并分析数据来帮助企业解决日常问题。机器学习是人工智能的一部分，有时这两个术语可以互换使用，具体取决于其使用方式和要求。通过机器学习使用正确的算法处理数据可以节省大量时间。
机器学习的历史
机器学习这个术语最初是在1949年由Donald Hebb在其著作《行为的组织》中描述脑细胞相互作用的模型时提出的。然而那时并没有对机器学习给出一个很清楚的解释。直到上世纪50年代才取得突破。
在上世纪50年代，IBM公司计算专家Arthur Samuel开发了一个跳棋游戏的计算机程序。该程序只需要很小的存储空间，他根据棋子在棋盘上的位置建立了一个计分系统。该系统可以计算出双方获胜的机会。
随着时间的推移，机器学习技术得到了很大的发展。如今，人们喜欢语音、人脸识别和相机滤镜各种功能，甚至可以在上网时创建机器学习基础设施。
常见难点以及解决方法
就像任何程序或项目一样，总会出现一些问题。以下是人们需要关注的机器学习应用中的一些常见痛点：
(1)需要实现自动化吗?
由于网上有很多关于机器学习的文章，很难区分这些信息是否真实。有许多程序和软件涉及到机器学习的使用，其选择是无止境的。但是在选择使用哪种软件之前，首先要了解要解决的问题以找到正确的解决方案。
采用自动化可以解决一些常见的业务问题，但是在采用涉及机器学习的自动化技术之前，有些问题需要更深入地研究。
需要记住这一点：机器学习可以帮助实现自动化，但是并非所有的自动化技术都需要机器学习。
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