機器學習是一項強大的技術，值得我們更多的關注。很長一段時間以來，我們已經聽到了大量的機器學習應用。但是，如果沒有仔細的監督，機器學習算法無法提供優化的結果。因此，關注機器學習與在企業中實施機器學習同樣重要。

機器學習的問題

毫無疑問，沒有人會需要一個預測錯誤結果的機器學習系統。但事實是，機器學習系統并不是完全正確的，它也會犯錯。比如人工算法容易出錯，可能在無意中加劇招聘過程中的歧視。任何使用此類系統的人力資源經理都需要意識到它的局限性，并制定應對這些局限性的計劃。算法在某種程度上是嵌入在代碼中的我們的意見，它們反映了導致機器學習錯誤和誤解的人類偏見。

上述陳述的重點是，任何使用機器學習系統的人必須意識到它的局限性。任何用戶都不應該被機器學習帶來的各種可能性所淹沒，以至于忘記了它的局限性。

現在，讓我們把機器學習系統分解成：

• 活躍的系統
• 被動系統

簡而言之，主動系統就是那些由人類控制操作的系統。另一方面，被動系統是指由機器控制所有過程，幾乎不受人為干擾的系統。由于人類統治著主動系統，因此需要經驗豐富、合格的分析師來管理機器學習系統。

以下是機器學習專業人士面臨的7大挑戰：

• 數據質量差
• 訓練數據欠擬合
• 訓練數據的過度擬合
• 機器學習是一個復雜的過程
• 缺乏訓練數據
• 實現緩慢
• 數據增長時算法的缺陷

大多數公司缺乏具備必要專業知識的員工。因此，即使出現了前瞻性技術，電子表格等傳統軟件仍繼續主導分析研究。此外，過度擬合是機器學習的另一個主要問題，系統會與輸入給它的大型數據集混淆。結果會導致系統有時會關注不必要的數據。

另一方面，被動模型會產生另一組問題。受過訓練以自行響應的機器可能會帶來風險。例如，我們正在與一個聊天機器人互動，請求一些緊急幫助。如果機器人回復：“對不起，我很理解你的問題，我很想幫助你，但我還在慢慢學習新的單詞和命令。”這種情況下，我們希望得到更好的支持，不是嗎?因此，機器學習也需要關注!

如何照顧機器學習

在企業中實施機器學習之前，先執行這些簡單的步驟，以提高生產率和增加收入。了解機器學習算法可以在哪些領域推動企業實現利潤最大化。在對機器學習有了全面的了解后，管理者可以在企業中充分利用機器學習技術。

組織必須采用透明的機器學習模型，這使得高層管理人員能夠跟蹤所有的決策。創建一個交換主動和被動模型的映射，以便始終為用戶提供必要的支持。處理機器學習系統是復雜而直接的。在企業中實施機器學習之前，請詳細閱讀本文，以便輕松地在企業中實施機器學習。