认识达内从这里开始

认真做教育专心促就业

太原人工智能培训关于机器学习的问题分析

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-11-29 08:50

随着互联网的不断发展，人工智能技术也成为了当下时代程序员的主流学习技术之一，而今天我们就一起来了解一下，人工智能技术中的机器学习都需要注意哪些问题。

太原人工智能培训关于机器学习的问题分析

一、过于复杂的机器学习功能

为了训练基本的非结构化内容用例，组织有可能使用需要大量数据的机器学习工具。使用经过验证的机器学习工具，这些工具包含高级算法，可以使用小数据集进行训练，并且可以在几个小时内完全投入生产，而不需要在一个样本集中使用数十万个文档来启动项目，这可能需要数周甚至数月的时间。

二、过于依赖机器人流程自动化(RPA)

机器人流程自动化(RPA)通过连接到原有系统和外部数据源来提高效率而备受赞誉。它可以快速部署，其数字工作者易于配置，一旦就位，他们就可以像人类一样执行工作。机器人流程自动化(RPA)和机器学习技术之间较大的区别是机器人流程自动化(RPA)专注于重复的结构化工作，而机器学习旨在理解结构化和非结构化内容。机器人流程自动化(RPA)需要机器学习技术来为其数字工作者提供智能内容，从而为他们提供认知技能，以提取有用的信息并获得智能，从各种形式的内容中学习，获取文档的含义和意图以及增加决策能力。

三、假设他们知道将机器学习技术应用于何处

企业启动自动化项目时，并不总是选择要启动的正确流程。这是因为许多公司在组织过程知识上被分隔开来。此外，高层管理人员不参与日常工作流程，也缺乏流程文档，因此越来越难以真正发现哪些流程已准备好进行自动化。在项目开始之前，将流程智能结合起来，将使企业全面了解在何处应用机器人流程自动化(RPA)和机器学习解决方案，以及它们对组织的预期价值和节省——所有这些都基于数据，而不是基于意见或偏见。

四、错过高价值的业务案例

通常，企业将依靠常规知识并选择常发生的任务，因为它看起来可以带来很好的效果。但是，这种临时的流程选择方法可能会忽略其他带来更好投资回报机会的商业机会。虽然从对组织的干扰或与终用户的交互影响小的区域开始是完全可以接受的，但是应该记住如何在整个组织内快速轻松地“登陆并扩展”机器学习。

五、认为可以一劳永逸

这项工作并不仅仅是因为企业已经训练了算法并部署了数字工作人员。通过监视和衡量自动化对上游和下游的影响来确保持续的协议遵从性，并防止瓶颈转移和可能对其他地方的流程产生负面影响。监控数字劳动力以及实施整个端到端流程与规划和执行同样重要。

【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。

< 上一篇：网页设计中影响可读性与易读性的因素都有哪些

下一篇：企业创新发展都需要注意哪些问题 >