Đầu tư vào máy học của các tổ chức là (hoặc nên là) gia tăng | của Ivo Bernardo | Tháng 7, 2024

Việc nhúng hệ thống ML vào sản xuất vẫn là một việc khó khăn (đối với hầu hết các công ty)

Bạn đã bao giờ nghe nói về một công ty thành công trong việc tích hợp Machine Studying vào quy trình kinh doanh của mình chỉ sau một đêm, hoàn toàn thay đổi cách thức hoạt động của tổ chức từ ngày này sang ngày khác chưa?

Vâng, tôi cũng vậy!

Và bạn có biết rằng hầu hết Các mô hình ML không bao giờ được đưa vào sản xuất?

Việc thiết lập các hệ thống cấp sản xuất vào các quy trình kinh doanh là cực kì khó khắn. Theo cấp độ sản xuất, ý tôi là các hệ thống có mức độ tin cậy nhất định, mang lại giá trị cho lợi nhuận ròng và lợi nhuận ròng của công ty. Việc nhúng các hệ thống ML vào các tổ chức không phải là công việc có thể làm trong một sớm một chiều và thành thật mà nói, Khoa học dữ liệu và Học máy bị đánh giá thấp chỉ vì các nhà lãnh đạo bị lạc trong quá trình này. Đặc biệt, tôi thấy có hai loại sai lầm khi cố gắng thử nghiệm ML trước:

• Kỳ vọng không đúng: Cái này cực kỳ phổ biến và lỗi nằm ở các nhà cung cấp ML. Kỳ vọng cao về hệ thống ML và AI thường là do những người muốn bán các hệ thống đó (hoặc do sự cường điệu của phương tiện truyền thông). Nhưng hãy nghe tôi nói: mọi hệ thống ML đều có lỗi và không có cách nào khác để giải quyết.