87%的机器学习项目失败的十大原因

现在人们老是能听到有关呆板进修的消息，而呆板进修技能确实有更多成长潜力。调研机构Gartner公司猜测，对付许多组织来说，80%的人工智能项目还是一种难以得到乐成的炼金术。按照VentureBeat公司宣布的“Transform2019”研究陈诉，87%的人工智能项目将永久无法投入出产。

为什么会这样呢?为什么这么多项目失败?

1.没有足够的专业常识

个中一个缘故起因是，呆板进修技能对人们来说如故是新技能。另外，大大都组织仍不认识软件器材和所需的硬件。

现在，从事数据说明或软件开拓事变并完成了一些数据科学项目标一些人却将本身标榜为数据科学家。

究竟上，组织必要履历富厚的真正数据科学家来处理赏罚大大都呆板进修和人工智能项目，尤其是在界说乐成尺度、最终陈设和模子的一连监控方面。

2.数据科学与传统软件开拓之间的摆脱

数据科学与传统软件开拓之间的摆脱是另一个首要身分。传统的软件开拓每每更具可猜测性和可权衡性。

数据科学研究通过多次迭代和试验而向前成长。偶然，因为选择的怀抱尺度不会驱动用户举动，因此整个项目将不得不从陈设阶段返回到打算阶段。

传统的基于火速的项目交付也许不合用于数据科学项目。对付在通例软件开拓项目标每个使命周期竣事时一向在全力交付清楚功效的率领者来说，这将造成大局限的紊乱。

3.数据量和质量

众所周知，数据集越大，回收人工智能体系举办的猜测就越好。除了数据量增进的直接影响之外，跟着数据量的增进，还会呈现很多新的挑衅。

在很多环境下，组织将不得不归并来自多个源的数据。一旦开始这样做，就会心识到它们同步的次数很少，这将导致许多紊乱。偶然，组织最终将归并不该该归并的数据，这将导致数据点具有沟通的名称但寄义差异。

错误的数据会带来无法采纳动作或无法提供真知灼见的功效，也会导致误导性功效。

4. 标志数据

标志数据的不行用是另一个阻碍呆板进修项目标挑衅。《麻省理工学院斯隆打点评述》杂志指出，76%的人通过实行本身标志和注释实习数据来应对这一挑衅，而63%的人乃至实行构建本身的标志和注释自动化技能。

这意味着数据科学家在标志进程中无法充实操作其专业常识。这是有用执行人工智能项目标首要挑衅。

这就是很多公司将标志使命外包给其他公司的缘故起因。可是，假如标志使命必要足够的规模常识，则将标志使命外包是一个挑衅。假如组织必要保持数据集之间的质量和同等性，则必需投资于标志职员的尺度化培训。

假如要标志的数据很伟大，则另一个选择是开拓本身的数据标志器材。可是，与呆板进修使命自己对比，这凡是必要更多的本钱。

5.组织孤独无援

数据是呆板进修项目中最重要的实体。在大大都组织中，这些数据将以差异的安详束缚和差异名目(譬喻布局化、非布局化、视频文件、音频文件、文本和图像)驻留在差异的位置。

在差异的处以是差异的名目生涯这些数据自己就是一个挑衅。然而，当组织孤独无援而却没有彼此协作时，其挑衅就会更加。

6.缺乏相助

另一个首要挑衅是差异团队之间缺乏协作，如数据科学家、数据工程师、数据打点员、贸易智能(BI)专家、DevOps和工程。这对付物联网到数据科学的工程方案中的团队尤其重要，由于他们在事变方法和完成项目所行使的技能上有许多差异。

工程团队将实验呆板进修模子并将其投入出产。因此，他们之间必要有恰当的领略和强有力的协作。

7.技能上不行行的项目

因为呆板进修项目标本钱每每很是昂贵，因此大大都企业倾向于以宏愿勃勃的“登月打算”为方针，这将完全改变组织或产物并带来超额回报或投资。

这样的项目将永久无法完成，并将敦促数据科学团队到达极限。最终，企业率领者将对项目失去信念并遏制投资。

8.技能团队和营业团队之间的和谐题目

许多时辰，呆板进修项目在营业团队和数据科学团队之间在项目标祈望、方针和乐成尺度上没有明晰的同等性。

这些范例的项目将永久逗留在研究阶段，由于他们永久不知道本身是否正在取得盼望，由于至今还不清晰其方针是什么。

在这里，数据科学团队将首要专注于精确性，而营业团队将对诸如财政收益或营业洞察力之类的指标更感乐趣。最后，营业团队最终不接管数据科学团队的功效。

9.缺乏数据计策

按照《麻省理工学院斯隆打点评述》杂志的观测，员工人数高出10万名的大型组织将有50%也许回收数据计策。而组织在开始呆板进修项目之前拟定靠得住的数据计策至关重要。

组织必要对以下内容有清楚的相识，这是数据计策的一部门：

组织拥有的所稀有据是几多? 项目现实必要几多数据? 所需的职员将怎样会见这些数据，以及这些职员会见这些数据的轻易水平? 怎样未来自差异来历的全部这些数据汇总在一路? 怎样整理和转换这些数据?

大大都组织一开始没有打算，可能基础没有想到本身没稀有据。

10.缺乏率领支持

许多人以为，只必要投入一些资金和技能来办理题目，其功效就会自动呈现。

可是他们没有看到组织率领者提供正确的支持来确保乐成所需的前提，而组织率领者偶然对数据科学家开拓的模子没有信念。

这也许是因为组织的率领者对人工智能缺乏相识，以及数据科学家无法向他们通报模子具有营业好处的缘故起因。

最终，组织的率领者必要相识呆板进修的事变道理以及人工智能对组织的真正意义。

（编辑：湖南网）

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