机器学习具有巨大的潜力 但必须正确实施才能使其有用

机器学习是一种特殊类型的算法，可以从数据中学习并进行预测。当我们从各种来源收集更多数据时，机器学习可以使预测更合适。但是，还有一些陷阱需要仔细检查。

什么是机器学习?

在深入讨论这个主题之前，了解机器学习实际上是非常重要的。它是人工智能的一个分支，专注于通过计算学习和识别所提供数据的模式。它现在用于创建可以在许多复杂算法的帮助下自行决策的机器。

使用机器学习算法，机器将能够通过探索现实世界获取知识，了解不同的事物，询问有关他们获得的知识的问题等等。这些功能有助于机器思考，理解和同样，甚至从周围环境中学习，找到每个概念背后的逻辑，预测并相应地做出预测。

机器学习如何运作

这个概念实际上并不是很新的。机器学习只不过是一组算法，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齐头并进，因此有了更多数据，我们可以获得更准确的预测。

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运作。它会在一组数据上自动应用许多不同类型的复杂算法，以获得更好的结果。这种连续和迭代的循环有助于仔细分析周围环境，预测某个问题的正确解决方案，并最终做出正确的决策。

为什么机器学习如此重要

对此的答案在于几个因素，这是使这一概念成功的主要原因。我们来看看这些因素：

机器学习中使用的数据

如今，借助于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要保留哪些数据以及应删除哪些数据。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在未来做出重大决策。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地预测决策的结果。

计算进步

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

复杂的算法

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领域的蓬勃发展，通过算法探索领域的各种方式也倾向于做同样的事情。这些算法的主要工作是寻找不同类型的模式，分析它们，并为利益相关者提供重要指导，以便在更短的时间内做出正确的决策。它还有助于降低做出这些决定所产生的成本。

当这些因素得到优化时，它们有助于合成大量数据并将碎片数据编织成一个来源。这种综合信息可以加速未来结果的表现。Google使用先进的计算技术并具有存储数据的语料库。几十年来，当它在图像识别方面遇到问题时，他们转而采用机器学习算法，并在短短几个季度内对其进行了改进。

机器学习的优点

每个业务流程都可以从数据综合中获益，因为每个流程都有不同的部门，这些部门都有自己的数据集。当这些数据以有意义的方式并在合理的时间段内连接在一起时，企业就可以做出正确的决策并进一步发展。

但是，在固定的时间范围内，个人或团体无法合成这些庞大的数据池。机器学习是这些领域的佼佼者，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，而人为干预可忽略不计。它在机器上运行，仅由存储的数据驱动。与在新数据到来时改变结果的传统方式不同，机器学习从数据中学习并在变化和增长的数据集上蓬勃发展。这是一种发现隐藏在数据集中的不同模式的方法。

有什么陷阱?

理想情况下，执行这一概念应该会以指数方式带来增长，但实际上这一概念也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

算法的一些方法被称为黑盒子，取决于数据的奇异点和对过程的理解。通常，黑匣子是一种系统或算法，只能根据所采用的输入和所提供的输出来查看。这些算法或系统不提供内部工作或其背后的逻辑的视图，因此仅提供不透明(黑色)。众所周知，这些问题会给组织带来技术和文化问题。

如果黑盒方法在数据经历重大变化时表现不佳，那么由于缺乏理解，系统可能处于危险之中。很难解释为什么模型失败，它可以大大改变组织的增长。

选择最合适的算法

没有主算法用作机器学习的标准并且知道所有内容，因此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，没有算法可以完美。

目前有许多算法和许多不同的方法，每种方法都有自己的优点和缺点，并且有特定的用途。选择错误的算法工具可以增加成本而不是降低成本，因此理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一起使用许多不同的算法，让计算和框架决定使用哪个算法和何时使用。

技术债务

关于编程的技术债务是指经常选择易于在短期内实施的代码而不是最佳整体解决方案的情况。它通常是一种非常糟糕的编程方法，因此代码可以继续发展更深层次的问题，这被称为债务。

这些系统随着时间的推移会积累技术债务，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。

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