机器学习是一项值得我们更多关注的强大技术。长期以来，我们听到了很多机器学习的应用。然而，如果没有仔细的监督，机器学习算法就无法提供优化的结果。因此，关注机器学习与在企业中实施机器学习同样重要。机器学习的问题毫无疑问，没有人需要预测错误结果的机器学习系统。但事实是，一个机器学习系统并不是完全正确的，它也会犯错误。例如，人工算法容易出错，可能会无意中加剧招聘过程中的歧视。任何使用此类系统的人力资源经理都需要了解其局限性并制定应对计划。算法部分是我们嵌入代码中的意见，它们反映了导致机器学习错误和误解的人类偏见。上述陈述的要点是，任何使用机器学习系统的人都必须意识到它的局限性。任何用户都不应该被机器学习提供的可能性所淹没，以至于他们忘记了它的局限性。现在，让我们将机器学习系统分解为：主动系统被动系统简而言之，主动系统是由人类控制和操作的系统。另一方面，被动系统是机器控制所有过程而几乎没有人为干预的系统。由于人类统治着主动系统，因此需要经验丰富且合格的分析师来管理机器学习系统。以下是机器学习专业人士面临的7大挑战：数据质量差训练数据欠拟合训练数据过度拟合专业知识人员。因此，即使出现了前瞻性技术，电子表格等传统软件仍继续主导着分析研究。此外，过度拟合是机器学习的另一个主要问题，系统会与提供给它的大型数据集混淆。结果是系统有时会关注不必要的数据。另一方面，被动模型会产生另一组问题。受过自行响应训练的机器可能会带来风险。例如，我们正在与请求紧急帮助的聊天机器人进行交互。如果机器人回答：“对不起，我很理解你的问题，我很乐意帮助你，但我仍在慢慢学习新的单词和命令。”在那种情况下，我们想要更好的支持，不是吗？所以机器学习也需要注意！如何照顾机器学习在您的企业中实施机器学习之前，请按照以下简单步骤提高生产力和收入。了解机器学习算法可以在哪些方面推动公司实现利润最大化。通过对机器学习的深入了解，管理人员可以在其业务中充分利用机器学习技术。组织必须采用透明的机器学习模型，让最高管理层能够跟踪所有决策。创建一个交换主动和被动模型的映射，以始终为用户提供必要的支持。处理机器学习系统既复杂又直接。在您的企业中实施机器学习之前，请详细阅读本文以轻松在您的企业中实施机器学习。
