November 26, 2022

Market Company

Buitengewone zaken

Wat zijn de 5 veelvoorkomende Machine Learning-uitdagingen en hoe los je ze op?

5 min read
Machine Learning challenges

Volgens een rapport van Fortune Enterprise Insights zal de wereldwijde device discovering-markt naar verwachting toenemen van $ 15,50 miljard in 2021 tot $ 152,24 miljard in 2028. Bedrijven over de hele wereld kijken uit naar machine understanding-technologieën om hen te helpen problemen op te lossen en inzichten te verschaffen. Hoewel de voordelen van machine discovering duidelijk worden, hebben veel bedrijven nog steeds moeite om het te gebruiken.

Device discovering, zoals de naam al aangeeft, omvat algoritmen die iteratief leren van de gegeven dataset om systemen in staat te stellen te leren van bestaande details. Hierdoor kunnen technieken verborgen inzichten ontdekken zonder expliciet hun zoekcriteria te specificeren.

Hoe vaak heb je gehoord above kunstmatige intelligentie (AI), huge knowledge en machine studying? Waarschijnlijk te vaak. U kunt verschillende verkopers zijn tegengekomen die u hun “nieuwe en revolutionaire AI-software program” probeerden te verkopen die alles zou automatiseren als u een professionele sociale netwerksite zoals LinkedIn gebruikt. Equipment discovering is zo populair geworden dat bedrijven er ongegronde overtuigingen above hebben verzonnen. Laten we nu echter het belang en de major 5-uitdagingen ervan leren.

Waarom is equipment learning belangrijk voor uw bedrijf?

Bedrijven hebben tegenwoordig de kennis die ze nodig hebben om sneller dan ooit te handelen op foundation van beter geïnformeerde datagestuurde keuzes. Het is niet de mythologische, wonderbaarlijke process die velen het afschilderen. Equipment understanding heeft zijn eigen unieke problemen. Hier zijn vijf typische device studying-problemen en oplossingen voor elk.

1. Herkennen van de processen die automatisering nodig hebben

Tegenwoordig wordt het steeds moeilijker om realiteit van fictie te onderscheiden in equipment learning. Voordat u kiest welk AI-system u wilt gebruiken, moet u de problemen beoordelen die u hoopt op te lossen. De taken die dagelijks handmatig worden uitgevoerd en een vaste output hebben, zijn het eenvoudigst te automatiseren. Vóór automatisering moeten gecompliceerde processes nader worden onderzocht. Hoewel device finding out ongetwijfeld kan helpen bij de automatisering van sommige processen, is dit niet voor alle automatiseringsproblemen vereist.

2. Slechte gegevenskwaliteit

De machine mastering-methode is sterk afhankelijk van gegevens. Het gebrek aan hoogwaardige gegevens is een van de grote problemen waarmee equipment discovering-industry experts worden geconfronteerd. Het kan buitengewoon belastend zijn om luidruchtige en grillige gegevens te analyseren. We willen niet dat ons systeem onbetrouwbare of foutieve voorspellingen produceert. Het verbeteren van het resultaat hangt dus af van de kwaliteit van de gegevens. Als gevolg hiervan moeten we ervoor zorgen dat de treatment voor de voorbehandeling van gegevens, waarbij uitschieters worden verwijderd, ontbrekende waarden worden weggefilterd en ongewenste kenmerken worden geëlimineerd, nauwkeurig wordt uitgevoerd.

Overfitting en onderfitting:

Wat is overfitting?

Om je een idee te geven, stel je voor dat je op een dag aan het winkelen bent wanneer er uit het niets een hond verschijnt. Je geeft hem iets te eten, maar in plaats van te eten, begint de hond te blaffen en je te achtervolgen, maar het lukt je om veilig te blijven. Je zou kunnen geloven dat na dit specifieke geval niet alle honden de moeite waard zijn om goed te worden behandeld.

Overgeneralisatie is dus iets dat wij mensen vaak doen, en helaas, als een equipment studying-model niet zorgvuldig wordt overwogen, zal het ook overgeneraliseerd worden. Dit wordt overfitting genoemd in device discovering, wanneer een product goed presteert op trainingsgegevens, maar moeite heeft om effectief te generaliseren.

Wanneer ons model erg ingewikkeld is, treedt overfitting op.

We kunnen de volgende dingen uitvoeren om dit probleem op te lossen:

1. Maak het product begrijpelijker doorway er een te kiezen satisfied minder parameters.

2. Verminder het aantal kwaliteiten in de trainingsset.

3. Beperking van het model.

4. Verzamel verdere trainingsgegevens.

5. Verminder ruis.

Wat is ondermaats?

Underfitting is het omgekeerde van overfitting, en u raadt het goed. Dit gebeurt wanneer ons model te essentieel is om de gegevens te concluderen. Als je bijvoorbeeld een lineair model op een multicollineaire set toepast, zal het ongetwijfeld ondermaats zijn en zullen de voorspellingen op de trainingsset onvermijdelijk onjuist zijn.

We kunnen de volgende stappen ondernemen om dit probleem op te lossen:

1. Kies een complexer design met meer parameters.

2. Zorg voor coaching over relevante functies

3. Minimaliseer de beperkingen

3. Slechte infrastructuur

Het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken is noodzakelijk voor machine mastering. Legacy-systemen kunnen de belasting vaak niet bijhouden en gaan kapot. U kunt het beste nagaan of uw systeem device discovering kan ondersteunen. U moet upgraden en flexibele opslag en hardwareversnelling toevoegen als dat niet lukt.

4. Implementatie

Wanneer organisaties besluiten te upgraden naar machine learning, zouden ze al above analytics-engines beschikken. Het is een uitdaging om recentere equipment discovering-technieken op te nemen in meer gevestigde methoden. Implementatie wordt aanzienlijk vergemakkelijkt doorway nauwkeurige interpretatie en documentatie te behouden. Het implementeren van companies zoals anomaliedetectie, voorspellende analyse en ensemblemodellering kan aanzienlijk eenvoudiger worden gemaakt doorway samen te werken satisfied een implementatiepartner.

5. Tekort aan gekwalificeerde middelen

Device discovering en deep analytics zijn nog relatief jonge vakgebieden. Als gevolg hiervan zijn er niet genoeg gekwalificeerde werknemers om analytische informatie voor equipment finding out te beheren en te leveren. Abilities op een bepaald gebied en een diepgaand begrip van wetenschap, technologie en wiskunde zijn vaak vereist voor datawetenschappers.

Het betalen van een hoge vergoeding bij het in dienst nemen zal noodzakelijk zijn, aangezien deze werknemers vaak gewild zijn en zich bewust zijn van hun waarde. Bovendien, aangezien veel managed support vendors te allen tijde een lijst satisfied gekwalificeerde datawetenschappers beschikbaar hebben, kunt u hen om hulp vragen bij de personeelsbezetting.

Op te sommen:

Elk bedrijf is anders en elke reis is uniek. Maar in wezen behoren fundamentele problemen, zoals afstemming van bedrijfsdoelen, het denken van mensen en meer, tot de zorgen around equipment studying waarmee bedrijven het meest worden geconfronteerd. Budgettering op foundation van verschillende controlepunten werkt effectief om de betaalbaarheid van de organisatie te accommoderen.

Organisaties gebruiken machine finding out om hun gegevens te begrijpen, zakelijke strategies te automatiseren, de productiviteit te verhogen en uiteindelijk de winstgevendheid te vergroten. En hoewel bedrijven graag machine mastering-algoritmen willen gebruiken, hebben ze vaak moeite om het proces te starten.

U kunt advies inwinnen bij bedrijven satisfied kennis en ervaring op het gebied van equipment understanding projecten als u niet zeker bent van het talent dat nodig is om een ​​volwaardig algoritme voor device studying te bouwen.