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機(jī)器學(xué)習(xí)的建模、算法困擾

時(shí)間:2022-04-05 22:27:01 | 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間:2022-04-05 22:27:01 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)

然而,對(duì)于多數(shù)行業(yè)來說,收集和處理數(shù)據(jù)是一個(gè)難題。機(jī)器學(xué)習(xí)三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力,三者缺一不可。也就是說,想要將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在行業(yè)中成功進(jìn)行應(yīng)用,首先需要具備豐厚的數(shù)據(jù)積累,比如上文中的足夠多簡歷,并且具有將這些數(shù)據(jù)建成數(shù)字模型,就好像上文中找到簡歷申請(qǐng)成功的模式,及運(yùn)用這些模型實(shí)現(xiàn)管理、控制、分析、判斷等能力,比如上面用另一半簡歷進(jìn)行測(cè)試。

從目前看來,企業(yè)想要快速上手機(jī)器學(xué)習(xí)仍然是一個(gè)問題,因?yàn)槠髽I(yè)首先需要具備豐厚的數(shù)據(jù)積累,其次要建立不同的模型,最后運(yùn)用這些模型實(shí)現(xiàn)管理、控制、分析、判斷等能力。但是在大多數(shù)企業(yè)之中,機(jī)器學(xué)習(xí)的普及會(huì)遇到知識(shí)的壁壘有行業(yè)技術(shù)的人不懂AI,懂AI的人缺乏行業(yè)技術(shù)積累。如此一來,即便企業(yè)已經(jīng)積累了海量數(shù)據(jù),也無法將數(shù)據(jù)成功進(jìn)行建模,有效轉(zhuǎn)換成機(jī)器可以理解的知識(shí)。即便是有一些既有行業(yè)知識(shí),又了解AI,但也只能局限在本行業(yè),甚至某個(gè)企業(yè)中,實(shí)現(xiàn)智能化的業(yè)務(wù)處理。這讓機(jī)器學(xué)習(xí)的普及步履維艱。

有沒有方法可以讓企業(yè)快速簡單的掌握機(jī)器學(xué)習(xí)這項(xiàng)技能?

關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí),機(jī)器

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