Преодолевая препятствия, чтобы раскрыть весь потенциал машинного обучения в бизнесе
Согласно отчету CB Insight об искусственном интеллекте, стартапы на основе ИИ получили финансирование в размере 15,1 миллиарда долларов в первом квартале 2022 года. Хотя эта цифра может показаться многим многообещающей, объем финансирования упала до допандемического уровня. Несмотря на то, что в искусственный интеллект вложены миллиарды долларов, многие предприятия все еще борются с внедрением машинного обучения. Причин тому много, и именно их мы постараемся исследовать в этой статье.
Если вам интересно узнать о некоторых распространенных проблемах, которые мешают компаниям внедрять системы машинного обучения, эта статья для вас. В этой статье вы узнаете о пяти проблемах, которые мешают компаниям внедрять машинное обучение.
Вот пять проблем, которые могут помешать компаниям внедрить машинное обучение, и способы их преодоления.
1. Измените противоположную культуру
Если в вашем бизнесе есть изменения в противоположной культуре, вам будет сложно внедрить машинное обучение. Оппозиция может исходить из самых разных источников. Это может исходить от руководителей высшего звена, которые не воспринимают это всерьез, или от сотрудников, которые не хотят меняться, потому что привыкли к своим нынешним системам. От того, как вы справитесь с этим противодействием, будет зависеть, будет ли ваша реализация машинного обучения неудачной или успешной.
Если это исходит от руководителей высшего звена, то это может быть потому, что они не хотят рисковать и вкладывать деньги в проекты машинного обучения. С другой стороны, если это исходит от сотрудников, это может быть связано со страхом потери работы. Сотрудники видят в автоматизации в целом, а в машинном обучении и искусственном интеллекте в частности врага, а не друга.
Как только вы определили источник, пришло время принять корректирующие меры, чтобы изменить их мышление. Например, если это исходит от сотрудников, вы должны сосредоточиться на том, чтобы убедить их в том, что машинное обучение сэкономит их время и облегчит их работу. Он может автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, которые они ненавидят делать.
С другой стороны, если это исходит от руководителей высшего звена, вы должны заставить их визуализировать отдачу от своих инвестиций. Как только они увидят, что ваши проекты машинного обучения могут быстро приносить экспоненциальную отдачу, они начнут поддерживать вашу инициативу по внедрению машинного обучения, а не выступать против нее.
Вместо громких заявлений и обещаний начните с малого и берите оттуда. Это не только придаст вам уверенности в своем движении вперед, но и покажет заинтересованным сторонам, что внедрение машинного обучения действительно может принести пользу их бизнесу. Сосредоточьтесь на быстрых победах и нацельтесь сначала на легкие плоды, прежде чем масштабировать свои проекты машинного обучения на другие части организации.
2. Определение варианта использования машинного обучения
Допустим, вы перепрыгнули через первое препятствие и нет сопротивления переменам. Следующим препятствием будет поиск подходящего варианта использования машинного обучения для вашего бизнеса. В конце концов, вы не можете внедрить машинное обучение только потому, что это делают все остальные.
Вам необходимо определить свой конкретный вариант использования машинного обучения, прежде чем внедрять его. Машинное обучение — это обширная область, и вы должны четко понимать, на какой подобласти вам нужно сосредоточиться. Спросите себя, используют ли ваши инициативы в области машинного обучения компьютерное зрение, обработку естественного языка или роботизированные возможности автоматизации процессов машинного обучения.
Ответ на этот вопрос облегчит вашему бизнесу создание четко изложенной стратегии. Начните с наиболее важной бизнес-функции, так как это может помочь вам доказать свою точку зрения. Это могут быть сборочные линии на основе компьютерного зрения или маркетинговые кампании на основе анализа данных для вашего розничного бизнеса.
Это может варьироваться от бизнеса к бизнесу. Вы также можете отвлечь все свое внимание на решение основных проблем. Это могут быть проблемы, связанные с процессом, или что-то еще. Машинное обучение может помочь вам закрыть эти лазейки, чтобы повысить эффективность и производительность вашего бизнеса.
3. Выбор правильных данных для обучения
Что, если ваш бизнес преодолел сопротивление изменениям и проблемы с вариантами использования? Следующим препятствием может стать поиск правильных данных для обучения алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения так же хороши, как и данные, которые вы предоставляете для их обучения. Настоятельно рекомендуется обучать свои модели машинного обучения с несколькими образцами данных, чтобы они могли охватывать все основы.
Это означает, что на результат алгоритмов машинного обучения сильно влияют данные, которые вы используете для их обучения. Вот почему важно использовать высококачественные данные, которые нормализованы и свободны от всех видов предвзятости, чтобы получить оптимальный результат от ваших моделей машинного обучения.
Даже если данные, которые вы передаете этим моделям машинного обучения, имеют высокое качество, их все равно необходимо нормализовать. Непротиворечивость данных в нескольких источниках данных имеет решающее значение, поскольку любое несоответствие данных может негативно повлиять на конечный результат.
Предположим, что данные, на которых вы обучаете свои модели машинного обучения, высокого качества, но небольшого объема, вы не получите желаемых результатов. Модели машинного обучения требуют большого объема данных для обучения. Чем больше высококачественных данных вы можете передать модели машинного обучения, тем лучше будет конечный результат. Еще одно преимущество большого объема данных заключается в том, что он предотвращает появление в моделях машинного обучения явления, называемого переоснащением. Переобучение происходит, когда модели машинного обучения осваивают обучающие данные до такой степени, что не могут обобщить новые данные.
Подводя итог, можно сказать, что данные, которые вы передаете моделям машинного обучения, должны быть разнообразными, полными, нормализованными и высокого качества. Объем данных также должен быть выше, чтобы он мог предоставить правильные решения для реальных проблем.
4. Объединение машинного обучения с человеческими ресурсами
Даже если вы правильно обучили свои алгоритмы машинного обучения, все равно существует риск того, что они могут дать странные результаты. Модели машинного обучения сложны и иногда могут давать неожиданные или даже противоречащие здравому смыслу результаты. Например, прогностическая модель может указывать на то, что определенный кандидат лучше всего подходит для конкретной работы, но рекрутеры могут не соглашаться, основываясь на других факторах, не отраженных в данных.
Когда вы полагаетесь исключительно на модели машинного обучения для принятия решений, ваши решения могут быть предвзятыми. Поскольку машинное обучение использует исторические данные для принятия решений, и эти данные могут содержать предвзятость, оно также может сделать ваши решения предвзятыми. Хуже всего то, что эти модели машинного обучения могут усилить эти предубеждения и включить их в свой окончательный результат.
Мы можем легко увидеть оттенки этого в автоматизированном программном обеспечении для проверки резюме, которое компании используют для определения подходящего кандидата на работу. Гарвардская школа бизнеса обнаружила, что это программное обеспечение для найма отклоняет многих кандидатов из-за строгих критериев отбора. Для моделей машинного обучения необходим постоянный человеческий контроль, поскольку иногда он может давать неожиданные результаты.
Чтобы уменьшить вероятность неожиданных результатов, крайне важно, чтобы вы привлекали людей к процессу принятия решений, а не полностью оставляли его машинам. Вы можете сделать это, включив обзоры экспертов или позволив людям интерпретировать окончательный результат машин.
5. Отсутствие инфраструктуры
Внедрение машинного обучения — ресурсоемкий процесс как с финансовой, так и с кадровой точки зрения. Вам нужны не только квалифицированные специалисты, имеющие практический опыт внедрения машинного обучения, но и разработка инфраструктуры машинного обучения, которая может потребовать значительных ресурсов.
Мало того, предприятия также должны инвестировать в аппаратное и программное обеспечение, способное запускать алгоритмы и модели машинного обучения. Будь то мощные компьютерные системы, специализированные программные средства или высокоуровневая инфраструктура хранения данных, все они имеют решающее значение для более бесперебойной работы моделей машинного обучения.
Мало того, предприятия также должны инвестировать время, деньги и усилия в разработку конвейера машинного обучения, подкрепленного нужным набором навыков и опыта. Без всего этого вы не сможете эффективно запускать алгоритмы машинного обучения и получать от них наилучшие результаты.
Для разработки инфраструктуры машинного обучения вам потребуются такие возможности, как выбор модели, прием данных, визуализация данных, тестирование моделей и многое другое. В дополнение к этому вам нужен автоматизированный конвейер машинного обучения. Все это требует больших инвестиций, и не у каждого бизнеса есть бюджет для финансирования этой деятельности.
Заключение
Машинное обучение может революционизировать методы работы бизнеса, но есть несколько проблем, которые мешают его внедрению. Эти проблемы включают отсутствие качества данных, нехватку талантов, проблемы регулирования, объяснимость и предвзятость. Для преодоления этих проблем требуется многогранный подход, который включает в себя инвестиции в качество данных, повышение квалификации рабочей силы, обеспечение соблюдения нормативных требований, использование прозрачных и интерпретируемых моделей и устранение предвзятости за счет тщательного алгоритмического проектирования. Решая эти проблемы, предприятия могут раскрыть весь потенциал машинного обучения и получить конкурентное преимущество в своих отраслях.
Что, по вашему мнению, является самым большим препятствием для внедрения машинного обучения? Поделитесь им с нами в разделе комментариев ниже.
