【.com快译】Algorithmia最近的一份报告揭示了与2020年更普遍使用机器学习相关的挑战。报告发现，大多数公司将处于早??期阶段机器学习在2020年得到发展，但企业要迈向更高级的阶段，必须克服许多障碍。Algorithmia的《2020年企业机器学习行情》报告对745名技术专业人士进行了调查，以确定企业计划如何在2020年部署机器学习以及他们在此过程中面临的关键问题。该报告称，与机器学习部署相关的最大挑战包括扩展、版本控制和预算。Algorithmia首席执行官DiegoOppenheimer表示：“人工智能和机器学习将是我们一生中将看到的最具影响力的技术进步。为帮助企业开展机器学习工作，该报告将数据分为以下七大发现：1.机器学习数据科学的兴起Oppenheimer说：“数据科学的作用是获取这些公司收集并解释的大量数据，”技术进步让许多公司能够生成更多数据，这导致了需要更多的数据科学家。作为机器随着学习变得无处不在，这种需求的增长将持续到2020年：报告发现，近60%的组织将雇用1到10名数据科学家。Gartner发现，这些组织中有一半以上将是至少从事一个机器学习项目，但预计到2020年部署数量将翻一番。随着机器学习项目的增加se，报告发现，企业将开始看到新的数据科学职位，包括机器学习工程师、机器学习开发人员、机器学习架构师、数据工程师、机器学习学习运营和人工智能(AI)运营。2.削减成本是重中之重该报告还考察了企业希望从机器学习中获得的好处。报告发现，总体而言，排名前三的用例包括降低公司成本(38%)、获得客户洞察力和情报(37%)以及改善客户体验(34%)。奥本海默说：“在很多情况下，机器学习可以减少错误，这可以帮助企业节省资金。例如，对于需要大量输入或处理的任务，机器学习可以大大提高自动化程度，使结果更加准确的数据，可能需要很多人，而且容易出错和缓慢。它解放了那些执行基本数据输入工作的人来处理更适合人类的高级任务。报告发现，大中型公司主要是专注于削减成本，而小公司更关心改善客户体验。小公司难以留住客户并拥有稳定的业务，这对大公司来说可能不是问题。Oppenheimer说，在考虑如何使用机器学习时，优化是一个重要的用例。3、企业很大程度上处于不成熟的早期阶段，AIforAI报告发现，到2020年，企业机器学习项目仍处于早期阶段：21%的企业表示将评估用例，20%的企业表示表示他们将成为生产环境中机器学习的早期采用者。然而，受访者表示，到2020年底，他们将处于不同阶段。大约23%的人表示他们将在生产环境中使用该模型，22%的人表示他们将开始开发该模型。奥本海默说：“无法想象未来一家公司不使用机器学习和数据科学来优化业务。问题在于许多团队在不了解最终结果需要是什么样子的情况下就加入进来。事实上，您需要了解业务优化需要什么。看。”4.漫长的部署之路企业部署机器学习的时间很长。仅一种机器学习模型，受访者表示部署时间长达90天。报告发现，近20%的公司表示部署时间超过90天。这个过程可能需要一段时间，因为机器学习项目太新了，当前的数据科学家可能并不完全熟悉该方法，这可以解释为什么新的数据科学家职位在2020年突然出现。大公司有更长的路要走部署，报告说。Oppenheimer说，主要原因是因为业务越大，审批越多，需要人员监督项目。5.扩展问题报告发现，受访者认为扩展模型是最大的挑战（43%），高于去年的30%。这一挑战可能与碎片化的组织结构有关，这往往导致在扩展过程中工具、框架和编程语言出现问题，报道称。“一个很大的障碍是有很多工具，”奥本海默说。“构建模型的人通常不是最擅长扩展的人。公司需要认识到这些团队需要具备不同的技能组合，然后意识到在框架方面的进步非常快。机器学习领域可以用每天都在变化来形容。”报告中提出的解决方案之一是在企业内部设立创新中心。报告称，这些中心致力于机器学习等创新项目，可以以敏捷的方式运行，以标准化机器学习工作。6.预算和机器学习成熟度的不一致性报告发现，机器学习预算总体上在增加，但因项目的成熟度阶段而异。处于机器学习成熟中期的公司将机器学习预算增加了1%到25%，而处于创新后期的公司这一比例为39%。该报告发现，大约30%的机器学习成熟度较高的企业表示，他们将预算增加了26%至50%。数据表明，“如果你能证明成功，你就会获得更多预算，”奥本海默说。“我们看到很多公司全面增加了机器学习和数据科学的预算。但对于那些长期增加预算的公司来说，他们已经达到了将机器学习和数据科学整合到更广泛部门的成熟水平7.决定机器学习在整个企业中的成功该报告发现，前两名确定机器学习成功的指标是业务指标和机器学习模型性能的技术评估。“归结为结果，”奥本海默说，并补充说团队必须确定他们为什么要实施机器学习项目并找到这些最终目标，而不是仅仅为了人工智能而实施人工智能。原标题：2020年企业机器学习状况：7个关键发现，作者：梅西拜仁
