世界正看到科技的進步。機器學習的實現在很多領域都有幫助，也取得了令人矚目的發明。然而，這并不是全部的現實?？吹焦疽驒C器學習（ML）而取得的進步，幾乎每家公司都在嘗試同樣的方法，但都慘遭失敗。這里可能出了什么問題？

專家們認為，這些公司實施的戰略并沒有像人們想象的那樣奏效。以下是導致這種情況的一些原因：

?機器學習在很大程度上依賴于數據。以至于收集和分析的數據的質量直接反映在所取得的成果上。由于這是基礎，質量差的數據會導致不理想的結果。這是最常見的問題處理，特別是當任務圍繞衛生行業，政府，工業部門和類似的領域。這是因為，這里涉及的數據通常要么很少見，要么是受到一些嚴格的規定的指導。初創企業也傾向于面對這個問題，因為他們缺乏足夠的資源來提供高質量的數據，從而得出必要的結論。

為了解決數據質量不高的問題，企業必須對其數據基礎設施進行全面的評估。擁有正確的程序來清理數據，從而使數據具有良好的質量、準確度，并且能夠幫助公司做出更好的決策，這是當前的需要。

?數據科學家在實現機器學習模型中的作用不能僅僅用語言來表達。這是大多數公司都在掙扎的地方。招聘能夠處理機器學習計劃并幫助部署模型的合適人才是公司失敗的地方。這種情況通常出現在一些小公司，這些公司沒有合適的人才，比如數據科學家、數據分析師、數據工程師等，他們可以開發人工智能模型。

?數據科學家、數據分析師或數據工程師的平均工資不是一個小數目。他們的薪水很高，而且在大多數情況下，他們的工作地點離有經驗的軟件工程師很近。小公司發現很難管理同樣的問題，因此無法獲得所需的專業知識。

?另一個公司似乎難以應對的領域是預測其所制定戰略價值的能力。

?最高管理層缺乏承諾是另一個被視為無法得出富有成效結論的原因。

總之，毫無疑問，機器學習模型可以簡化超出想象的事情。無數的組織也從中受益，未來幾年將有更多的公司傾向于這一技術領域。然而，企業要想不失敗并充分利用ML模式，首先必須打下堅實的基礎。檢查數據質量，招聘合適的人才，給他們高薪，再加上管理層的支持，可以幫助達到預期的效果。
編輯：lyn