机器学习的5个常见痛点及其解决方法示例包括参加会议、分享AI技术的LinkedIn帖子和博客帖子。虽然人们知道机器学习这个词，但是他们在多大程度上理解机器学习的含义呢？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。对机器学习的一些模糊解释带来了许多令人困惑的误解。什么是机器学习？机器学习涉及从数据中学习。简而言之，它有助于处理收集到的数据以提供更好的结果。每个企业，无论规模大小，都会收集随时间积累的信息。由于种类繁多，手动筛选这些数据并非易事。机器学习可以通过组织和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，具体取决于它的使用方式和需求。通过机器学习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一词最早由唐纳德·赫布(DonaldHebb)于1949年在他的书《行为的组织》中创造，描述了脑细胞相互作用的模型。然而，当时并没有对机器学习的明确解释。直到1950年代才取得突破。在20世纪50年代，IBM计算专家ArthurSamuel为跳棋游戏开发了一个计算机程序。该程序只需要少量的存储空间，他根据棋盘上的位置构建了一个计分系统。系统可以计算出双方的胜算。随着时间的推移，机器学习技术已经发展了很多。今天，人们喜欢语音、面部识别和相机滤镜，甚至在上网时创建机器学习基础设施。常见困难和解决方案与任何程序或项目一样，总会有一些问题。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）需要自动化？由于网上关于机器学习的文章很多，很难辨别信息的真假。涉及使用机器学习的程序和软件太多了，选择是无穷无尽的。但在选择使用哪种软件之前，首先要了解要解决的问题，以便找到合适的解决方案。采用自动化可以解决一些常见的业务问题，但有些问题需要在采用涉及机器学习的自动化技术之前进行更深入的研究。需要牢记这一点：机器学习可以帮助实现自动化，但并非所有自动化都需要机器学习。(2)数据质量当数据质量更高时，机器学习更有效。许多企业依靠机器学习和人工智能来简化他们的工作，其中包括找到解决工作场所问题的最佳方案。因此，在使用机器学习和与之相关的程序时，提供的数据应该准备充分且干净，以产生更准确的结果。(3)基础设施因为机器学习运行得非常快，所以它需要大量的数据处理能力，它所做的工作量需要高级硬件。因此，企业在采用机器学习并探索其能力之前，需要确保技术和硬件已经更新，以确保满足性能需求。采用新技术可能会花费很多，但一旦成功使用，就会得到回报。企业可以尝试升级现有系统中的部分硬件，扩大存储容量。(4)机器学习实施复杂，企业选择深耕该领域时，需要专家的指导和帮助。切换到不同类型的程序可能会造成混淆，并且需要花费大量时间进行调整。还要注意其他事情，例如安全性。因此，企业应该寻求可以指导他们完成整个过程的实施合作伙伴的帮助。合作伙伴通常是精通机器学习技术的IT专家。它们可以帮助企业确定最适合机器学习和其他程序的方案。同样，他们可以发现异常、进行预测分析，并且可以更轻松地为业务需求建模。(5)技术资源数量机器学习和人工智能是比较新的行业，这意味着该领域的技术人才不多。因此，需要采用机器学习技术的组织可能缺乏相应的人才。由于能够提供最佳支持的专业人员数量有限，尤其是能够提供更高质量工作的专业人员，外包服务可能会很昂贵。机器学习会毁灭人类吗？关于机器学习有很多有趣的故事，其中之一就是机器学习可能毁灭人类。有人担心人工智能和机器学习可能比人类更聪明，更擅长学习。因此，他们将机器学习视为威胁人类的一股不可忽视的力量。人们发现机器学习是危险的，因为在电影中机器人正在伤害人类并接管整个世界，机器学习技术可能就是这样，所以它必须被终止。专家指出，虽然人工智能设法通过人工神经连接来理解大脑系统，但机器主宰世界的可能性并不存在。结论机器学习是一项对人类有益的技术。虽然机器学习还有一些方面需要重新审视和研究，但不可否认的是它让人们的工作和生活变得更好。虽然机器学习的概念很难理解，但随着时间的推移，专家们可以用更简单的方式表达它们。机器学习今天仍处于发展阶段，专家们需要付出更多努力来发现它必须提供的更多功能。
