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如何通过对人员和技术的

 

投资来充分利用机器学习?克雷格·斯图尔特发布于年月日分钟阅读此前发表于伦敦证券交易所商业评论。机器学习有望为企业带来许多令人兴奋的机会铺平道路,但在到达终点线之前仍有许多障碍需要克服。许多组织仍在与遗留系统作斗争,并且在投资更先进的技术方面进展缓慢。但最紧迫的问题是技术行业持续面临的问题,即缺乏合格的人才来满足要求苛刻且快速发展的行业的需求。未开发的领域从设计上来说,机器学习是实验性的,而且通常是不可预测的——在组织开始理解数据并确定哪种机器学习算法最有效之前,需要进行大量的探索。虽然机器学习的不可预测性令人不安,但许多组织尚未完全掌握有效部署和管理机器学习所需的内容。数据存取数据访问对于任何形式的机器学习都至关重要,但几乎所有公司都有限制访问某些信息和数据的政策。

他们需要了解的是,机器

学习最终是由各种数据驱动的。因此,为了使算法有效,必须提供对这些数据的一致和连续的访问,同时尊重安全性和其他数据治理要求。即使组织制定了允许轻松访问实时数据的策略,他们也需要考虑如何将众多数据集汇集在一起​​以确保数据的顺畅 爱沙尼亚电话号码 流动。机器学习模型不应该在固定的一次性数据集上进行训练,因为模型的效率会降低,而应该在不断变化的数据上进行持续训练,以便模型可以根据不断变化的行为数据和系统进行演化。技术过时采用机器学习的另一个障碍是过时的技术。许多组织仍然依赖传统技术和本地数据系统,这使得有效处理和管理不断增长的数据量和生成的数据变得极其困难。因此,专业人员花费太多时间手动编码来解决数据混乱和构建数据管道,而没有足够的时间用于更高价值的任务。

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旧的走了,新的进来了

在技​​术方面,企业面临两种选择:在竞争中保持领先地位,或者面临被淘汰的风险。组织不仅必须改善用户体验并确保有效利用其资源,而且还必须能够预测和预测用户的行为和期望,以便提供准确的建议或可行的见解。为了解决技术问题,企业不仅应该 法国电话号码列表 投资新兴的云技术,还应该投资那些能够提供一定程度的智能自动化并且需要最少编码以减轻专业人员负担的技术。这项投资不仅适用于技术,还适用于员工培训和发展。组织必须确保其信息技术领域和不同活动部门的员工都具备充分利用这些新技术的能力,并确保他们定期接受培训以更新和扩展技能。缩小技能差距组织长期以来面临的另一个主要问题是缺乏合格的人才。随着机器学习和云技术的采用变得更加广泛,对有效使用这些工具的熟练人才的需求也相应增加。

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