不管你喜欢还是讨厌，你都无法忽视它。没错，我们谈论的是人工智能 (AI)，以及与之相关的机器学习 (ML) 的魔力。自 2020 年以来，大多数企业被迫即兴发挥并采用数字技术，以求生存。许多企业的首席执行官和关键利益相关者已准备好抛弃古老的传统做事方式，转而采用自动化和数据驱动的业务流程。
自疫情爆发以来，各种规模的企业都将数字化转型列为优先事项。在过去几年中广受欢迎的创新和技术中，机器学习（人工智能的一个分支）在采用方面明显胜出。
从手机银行到社交媒体内容推荐，机器学习已逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。机器学习继续向前迈进，成为一股不可阻挡的力量，能够改变不同的企业和行业。
尽管了解机器学习的好处，但许多公司由于多种原因无法采用机器学习。我们知道，仅仅想到集成新系统和为企业引入新变化就可能有点令人生畏。然而，从长远来看，这些变化带来了很多好处，我们将在本文的后面部分讨论。
让我们看看什么是机器学习，为什么采用机器学习是个好主意，以及公司如何做到这一点。您还可以阅读这份有趣且富有洞察力的白皮书，其中解释了公司的机器学习之旅是什么样的。
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什么是机器学习？它与人工智能有何关联？
如上所述，机器学习是人工智能的一个子集。它使机器能够考虑过去的数据来识别趋势并做出预测，而无需大量人工干预。
机器学习依靠算法来识别模式，并在迭代过程中发展，从大量数据中提取有价值的信息。机器学习算法不依赖于任何可以作为模型的预先设想的方程式，而是使用计算技术直接从数据中学习。
虽然机器学习的概念并不新鲜（它在第二次世界大战中就被用来破解恩尼格玛密码），但能够自动对不断增加的数量和多样性的数据执行复杂的数学运算，这可以说是一项最近的创新。
如今，随着大数据、物联网和普适计算的发展，机器学习对于解决不同行业中众多领域的问题至关重要。使用机器学习模型的一些关键领域包括：
- 计算金融
- 计算机视觉
- 计算生物学
- 制造业、汽车业、航空航天业
- 自然语言处理
人工智能在商业领域很重要——了解原因
“嘿 Alexa，开灯”。这是 AI 社交应用的一个简单示例。AI 还广泛应用于智能手机、虚拟助手、家用设备等。虽然这些都是 AI 的社交应用，但 AI 的企业级应用却大不相同。企业中 AI 的使用要复杂得多，规模也更大，包括企业内的一系列流程和系统。
所以主要问题是，企业为什么要采用人工智能？
- 人工智能主要用于自动执行一些重复性任务，以节省金钱、资源和时间。
- 人工智能以不同的形式为企业创建了额外的智能层，包括安全系统或聊天机器人。
- 人工智能在显著增强商业智能解决方案以及通过深度学习、机器学习和预测分析评估大数据方面发挥着关键作用。
- 人工智能通过构建反馈循环让算法自主学习，从而提供有价值且准确的见解。
- 人工智能利用数据的力量，使企业能够采用数据驱动的模型来改善决策。
拥抱机器学习的重要提示
毫无疑问，近年来人们对机器学习的兴趣稳步增长。如今，各种规模的企业也都意识到了机器学习的好处，从而提高了对机器学习的需求。
尽管存在这些积极趋势，但机器学习的采用仍处于起步阶段。尽管对机器学习和人工智能有着浓厚的兴趣，但许多公司尚未在所有运营中部署机器学习。机器学习模型花了近二十年的时间才获得全球主流认可。想知道如何将机器学习融入您的业务吗？
请继续阅读以找出答案。
您可以遵循这些实践，它们可以帮助企业从探索和评估阶段过渡到实施阶段。这些实践还将帮助您以最佳方式从机器学习中获取价值。
在你的公司中创建新的机器学习角色
如果您想知道如何在公司中引入机器学习，可以先确定可以在业务中引入的不同机器学习角色。例如，确定您的公司是否可以聘请主要专注于创建和部署机器学习模型的机器学习工程师或数据操作专家。
一些在流程中引入了新机器学习模型的组织已经为新职位创造了空缺。这些职位包括数据工程师、深度学习工程师和数据科学家。
如果我们按照过去的趋势来看，全球范围内机器学习特定岗位数量的持续增长是该技术普及程度的关键指标。让我们看一个简单的例子。
数据科学家这一角色于 2008 年首次出现，用来描述主要从事数据项目的人。如今，科技行业超过 50% 的公司都有数据科学家。此外，数据显示，致力于引入机器学习角色和招聘资源的组织可能更有能力克服障碍并提供解决方案。
为你的机器学习项目定义成功参数
刚起步或经验不足的公司主要依靠产品经理来判断他们的机器学习项目是否成功。然而，在规模最大、经验最丰富的组织中，情况略有不同。在较大的公司中，数据科学家会定义与所有主要机器学习项目相关的目标和关键优先事项。在这里，数据科学家负责评估一个项目是否成功。
来自非常大和成熟公司的受访者使用不同的成功指标，包括机器学习指标、业务指标、统计指标等来判断其公司的成功。
人们对拥有处理机器学习项目所需专业知识和技能的资源的需求日益增加。他们的经验和知识对于定义成功参数以及创建可产生更好结果的改进业务模型至关重要。
模型构建和机器学习是不同的——应该如何对待它们
作为企业领导者或公司的关键决策者，您可能听说过软件开发过程中使用的敏捷方法，包括看板、Scrum、精益开发等。随着机器学习模型在全球许多组织中越来越受欢迎，许多专家已经指出了在机器学习模型开发过程中部署这些策略的缺陷。
目前，根本的思维转变非常重要。此外，了解机器学习开发和软件开发是截然不同的，这一点也很重要。
即使在今天，数据社区也在开发工具来管理和简化开发生命周期的不同方面。这些包括模型部署、操作和监控。尽管最佳实践和工具不断涌现，但可以肯定地说，我们正处于模型生命周期管理的初级阶段。
创建模型构建清单
公司需要在不断变化的法规和隐私法下改进运营方式。我们看到许多小型和大型公司涉足机器学习领域。虽然新公司遇到了一些意想不到的监管和运营障碍，但经验丰富的公司已经绕过了这些障碍。
凭借多年的经验，成熟的公司会遵循一套完善的模型构建清单。这些清单定义了公司需要维持的必要标准，以确保最佳的透明度和数据隐私。数据和透明度检查变得非常重要，因为公司需要遵守最新的法律法规来保护它们。例如，欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）。
GDPR 要求“从设计开始就考虑隐私”，即从设计过程开始就将数据保护纳入其中，而不是事后才考虑。因此，更多企业需要将隐私纳入其机器学习清单中。对于大多数刚刚起步的公司来说，隐私保护分析和机器学习工具和技术的出现与新立法相一致。
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趁还来得及，赶紧行动吧，机器学习才是未来的发展方向
机器学习拥有巨大潜力，这已不是什么秘密。行业专家甚至将其视为“未来的技术”。因此，我们看到越来越多的组织采用机器学习来改善决策并在拥挤的市场环境中获得竞争优势。
然而，将机器学习模型集成到公司的预设流程中并非易事。它需要战略规划、深入分析和有条不紊的方法。我们希望本文中的要点能够帮助公司开启机器学习之旅。
要了解有关组织理想的机器学习之旅的更多信息，请阅读这份富有洞察力和发人深省的白皮书。
特色图片来源：图片来自www.vpnsrus.com
图片 1 来源： rawpixel.com提供的图片
图片 2 来源：照片由 Unsplash 上的ThisisEngineering RAEng拍摄
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