具有價值的靈感,往往不是源於單一的「靈光乍現」
你的機器學習專案總是停滯不前嗎?
Getting Machine Learning Projects from Idea to Execution

Qi Yang/Getty Images
企業為了改善營運而部署機器學習,但往往遭遇挫折。究其原因,在於企業關注科技遠多於關注如何部署科技。本文建議把焦點移回部署,並提出一套bizML方法,以6大步驟引導企業一步步規畫,為改善營運做出最好的準備。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 1/ 字數: 117)
人類最新、最偉大的發明一問世,就陷入停滯。機器學習(machine learning, ML)專案有潛力幫助我們應對最為重大的風險,包括野火、氣候變遷、疫疾大流行與兒童虐待事件。它能夠刺激銷售、削減成本、防止詐欺、簡化製程並強化醫療。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 2/ 字數: 212)但是,ML專案常常無法帶來報酬,或是無法完全部署。它們在部署之前就已經停滯不前,而且成本高昂。一個主要問題是,企業通常關注科技多於關注如何部署科技,就像對火箭的開發比對火箭的發射更興致高昂。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 3/ 字數: 325)我在本文提出一個解方:運用6個步驟,引領ML專案從構思走向部署。我稱這個架構為「bizML」,它的目的是為成功執行ML專案建立一本最新、也符合產業標準的操作手冊,對於企業專業人員與數據專業人員來說,不但切身相關,也深具吸引力。
扭轉錯置的焦點
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 4/ 字數: 425)ML的問題出在它的熱度。各界熱烈討論核心...
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