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资料来源：Agsandrew / Dreamstime.com
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机器学习具有巨大的潜力，但必须加以适当的实施才能使其有用。
机器学习是一种特殊的算法，可以从数据中学习并做出预测。随着我们从各种来源收集更多数据，机器学习可以做出更适当的预测。但是，有一些陷阱也需要仔细检查。
什么是机器学习？
在深入探讨该主题之前，了解实际的机器学习非常重要。它是人工智能的一个分支，其重点是通过计算和识别所提供数据的模式进行学习。现在，它用于创建可以借助许多复杂算法自行做出决策的机器。
使用机器学习算法，机器将能够获取知识，通过探索现实世界来了解不同的事物，询问有关其获得的知识的问题等等。这些功能可以帮助机器思考，理解，甚至从周围环境中学习，找到每个概念背后的逻辑，进行预测，然后做出相应的预测。
机器学习的工作原理
这个概念实际上并不是一个新概念。机器学习无非就是一组算法，它们可以从给定的数据池中学习并据此做出预测。数据和预测的准确性密不可分，因此，有了更多的数据，我们将获得更准确的预测。
因此，它不需要任何预定义的规则即可管理其操作。这个概念以连续的方式起作用。它自动将许多不同类型的复杂算法应用于一组数据，以获得更好的结果。这个连续而反复的循环有助于仔细地分析周围的环境，预测解决某个问题的正确方法，并最终做出正确的决定。
为什么机器学习如此重要
答案在于很少的因素，这是使该概念成功的主要原因。让我们看一下这些因素：
根据摩尔定律，计算技术也在逐步发展。像IBM，NVIDIA和其他公司这样的不同公司正在开发多项创新，以改进计算方法。这些进步有助于创建用于更好地处理数据的计算技术。
取决于数据的奇异点和对过程的理解，一些算法的方法被称为黑盒。通常，黑匣子是一种系统或算法，只能根据获取的输入和提供的输出进行查看。这些算法或系统不提供内部工作原理或内部逻辑的视图，因此仅提供不透明性（黑色）。众所周知，这些问题会给组织带来技术和文化问题。
如果黑匣子方法在数据进行重大更改时表现不佳，则由于缺乏了解，系统可能会面临风险。很难解释该模型为何会失败，并且会大大拖慢组织的发展。
与编程有关的技术欠债是指经常选择短期内易于实现的代码而不是最佳的整体解决方案的情况。通常，这是一种非常糟糕的编程方法，因为这样的代码以后可以继续开发更深层次的问题，这些问题被称为债务。
这些系统随着时间的推移会积累技术债务，因为它们本质上并不是自我优化的。技术债务可能以许多不同的方式显示自己，例如管道的丛林，纠缠，未声明的客户，隐藏的反馈循环，未使用的数据依存关系等。它们可能导致混淆和意想不到的结果，并且可能会大大降低系统的性能。这可以通过平衡地雇用数学家和工程师来计划算法的方式来解决，以减少这些负担。 （有关实现机器学习的专业人士的更多信息，请参阅数据科学家：科技界的新摇滚明星。）
人的偏见
算法的选择是由人类完成的，因此可能会有偏差。这会导致选择算法不正确的情况。
例如，一个成员都毕业于同一所学校的团队将倾向于选择相同的算法集。因此，最好向您的团队注入不同种类的算法，或者一起使用许多不同的算法。
未来是什么？
借助不断发展的新技术，我们的世界正在慢慢地转变自己。机器学习将在决策过程中提供足够的帮助，从而有助于将驱动器引导至目的地。它不仅将有助于降低公司的成本，而且还将通过考虑所有调查和数据来显示提高业务质量的正确方法。它显示了在将来提供更好解决方案的良好特性。
摘要
机器学习是一个引起广泛关注的概念，并且很可能会辜负所有宣传。它具有很大的变革性，因此具有处理任何业务的任何工作流的能力。任何以正确方式集成此服务的组织都将受益匪浅。但是，了解硬币的两面以便正确整合硬币也很重要。