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

目前，該技術已經進入到企業業務層面，通過發現數據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據，應用復雜計算來進行預測，進而幫助企業獲得競爭優勢。不過在企業執行機器學習過程中，必須考慮這些問題：

1、數據質量

通常在收集數據時，企業會獲取一些被攜帶的無關緊要數據，而這些數據會嚴重影響數據分析和關聯分析結果。鑒于機器學習極大地依賴數據，這些嘈雜數據的出現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。

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

2、可解釋性  

毫無疑問，機器學習的發展使人們有可能直接從數據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數據的能力，通常稱為可解釋性，是機器學習中的最大問題之一。

數據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生很大變化，因此企業需要選擇適當工具和方法來獲得解釋。

3、不平衡數據集

在有監督的機器學習中，不平衡的數據集通常涉及兩個或多個類，在幾個實際數據集中的訓練數據中，標簽之間存在不平衡。數據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據集，需要采取一些策略，例如增強分類算法或平衡訓練數據中的類，然后再將數據作為輸入提供給機器學習算法。但無論如何，解決以數據為驅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，可提供專為大規模并行任務而設計的GPU服務器，支持大數據分析、深度學習、機器學習等高性能工作，以強大性能協助企業對新興數字技術的追求。

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