機器學習（ML）通常可用于解決企業(yè)內(nèi)部的各種問題，從結構化和非結構化數(shù)據(jù)中提取有效信息，并利用它們交付價值。

目前，該技術已經(jīng)進入到企業(yè)業(yè)務層面，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式到檢測異常并提出建議，同時機器學習還可以借助大數(shù)據(jù)，應用復雜計算來進行預測，進而幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢。不過在企業(yè)執(zhí)行機器學習過程中，必須考慮這些問題：

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量

通常在收集數(shù)據(jù)時，企業(yè)會獲取一些被攜帶的無關緊要數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)會嚴重影響數(shù)據(jù)分析和關聯(lián)分析結果。鑒于機器學習極大地依賴數(shù)據(jù)，這些嘈雜數(shù)據(jù)的出現(xiàn)會極大影響任何機器學習模型的準確性，尤其是針對預測性應用。

而缺少質(zhì)量數(shù)據(jù)也會限制建立機器模型模型的能力，因此，為獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并解決存在的非必要數(shù)據(jù)，企業(yè)需要通過數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)整體管理來制定有效機器學習策略。

2、可解釋性  

毫無疑問，機器學習的發(fā)展使人們有可能直接從數(shù)據(jù)中學習而不是從人類知識中學習。但是，缺乏以人類可以理解的術語來解釋或呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的能力，通常稱為可解釋性，是機器學習中的最大問題之一。

數(shù)據(jù)中可能存在的偏差的引入也有機會造成機器學習模型道德問題，而機器學習和算法領域的可解釋性級別會發(fā)生很大變化，因此企業(yè)需要選擇適當工具和方法來獲得解釋。

3、不平衡數(shù)據(jù)集

在有監(jiān)督的機器學習中，不平衡的數(shù)據(jù)集通常涉及兩個或多個類，在幾個實際數(shù)據(jù)集中的訓練數(shù)據(jù)中，標簽之間存在不平衡。數(shù)據(jù)集中的這種不平衡可能會影響機器學習的選擇、算法的選擇過程、模型評估和驗證，令這些模型具有較大偏差。

因此要解決不平衡的數(shù)據(jù)集，需要采取一些策略，例如增強分類算法或平衡訓練數(shù)據(jù)中的類，然后再將數(shù)據(jù)作為輸入提供給機器學習算法。但無論如何，解決以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的問題的必要條件是擁有適宜的基礎設施。木辰科技專注服務器租用托管，可提供專為大規(guī)模并行任務而設計的GPU服務器，支持大數(shù)據(jù)分析、深度學習、機器學習等高性能工作，以強大性能協(xié)助企業(yè)對新興數(shù)字技術的追求。

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