在信息技术领域，机器学习项目常常面临着巨大的挑战。这些挑战包括需要处理的数据量、所涉及算法的复杂性，以及确保系统的准确性和可靠性。此外，机器学习项目的开发和部署既耗时又昂贵。尽管IT行业的机器学习项目挑战重重，但同样也极具回报性。
本文将分为两个部分：第一部分是挑战或痛点，第二部分是克服这些挑战的解决方案。它将提供一个超级视角，可以应用于当前的项目和组织。
免责声明：以下讨论的点主要集中在咨询组织上，而不是内部机器学习公司。
尽管处于数据演变的时代，但这仍然是许多机器学习和数据科学人员在许多组织中面临的最大痛点之一。第一个挑战通常是找到训练机器学习算法所需的正确数据。数据需要代表试图解决的问题，并且很难找到足够的数据来涵盖所有可能性。有多少人能够理解在没有给任何数据的情况下被要求开发某物的情况？所有业务利益相关者都有关于机器学习和人工智能的花哨想法和思考。他们要求机器学习开发人员提出一些实现方案，但对数据或数据元素缺乏明确性。这是特别是在新兴行业或初创公司中的一个真正挑战。
这通常是另一个被忽视的难题部分。虽然机器学习专家有自己的偏好方法来处理给定的用例，但商业人士对他们的用例和结果有自己的概念。而且，人们经常发现很难将他们的观点相互传达。此外，对商业人士来说，技术部分是乏味且难以理解的。企业如何克服决策者缺乏机器学习知识的挑战？企业的挑战是商业人士缺乏机器学习知识。没有这些知识，企业将无法利用机器学习提供的机会。
根据Gartner报告，87%的机器学习项目，如预测建模、预测和推荐系统，从未投入生产，并且有不同原因和因素。在生产环境中管理机器学习项目可能具有挑战性。在将机器学习模型部署到实时系统时，必须考虑几个因素。最大的挑战之一是确保模型的准确性。模型可能在生产环境中用于做出关键决策，因此必须产生准确的结果。另一个挑战是确保模型的稳定性。模型可能在生产环境中频繁使用，并在各种条件下使用。模型必须在这些条件下一致地执行。第三个挑战是确保模型的效率。模型可能需要在生产环境中处理大量数据。模型必须能够快速有效地处理这些数据。最后，重要的是确保模型的安全性。这些ML操作的资源匮乏和缺乏标准化的ML模型部署流程使问题更加严重。
在客户电话中不断询问构建特定定义用例所需的相关数据。
// 例如，询问数据的来源、类型、质量和可用性。
非常清楚地制定问题陈述或用例，并挖掘每个结果。
用简单的语言讲述故事。这样，公司利益相关者的兴趣将得到保持。始终记住基本规则，即资金来自利润，而不是公司的想法。因此，在任何组织中，商业人士总是受到高度重视。
始终围绕商业人士感兴趣的点讲述故事。这将为机器学习项目增加权重。即使他们难以吸收，他们也会对结果非常感兴趣。
定期对商业人士进行正确的教育和培训，以帮助克服商业人士或决策者中缺乏机器学习知识的问题。
制定适当的部署计划，并增加使项目上线所需的资源。
市场上有各种各样的ML操作工具。它们提供了长期的好处，如模型版本控制、血统和打包等优势。充分利用它们。最喜欢的是ML流。
在人工智能这一不断崛起的领域，技术和平台不断演变，跟上最新趋势可能很困难。将机器学习项目投入生产仍然具有挑战性。通过不断努力和组织360度视角，让技术和商业人士作为决策者参与进来，可以在未来几年改变局面。教育和培训商业人士了解机器学习领域，使用无代码或低代码平台等工具，可以大大简化和改善事物。最近，关于高级机器学习（ML）算法在IT行业的益处有很多讨论。通过利用这些算法，企业可以改善其运营和决策过程。高级ML算法的一些好处包括：
提高数据分析的准确性和效率
通过使用预测分析改善客户服务
更有效的欺诈检测和预防