机器学习采纳中的 5 个挑战及如何克服它们

图片作者 | Canva 创建

机器学习为各个行业的企业和组织带来了变革性的机遇。从改善客户体验到优化运营和驱动创新，机器学习的应用十分广泛。然而，采用机器学习解决方案并非没有挑战。

这些挑战涵盖数据质量、技术复杂性、基础设施需求和成本限制等方面。了解这些挑战对于制定有效的 ML 解决方案采用策略至关重要。

ML 采用中的挑战 | 图片由作者提供

本指南将探讨 ML 采用中的这些常见挑战，并提供切实可行的解决方案。让我们开始吧。

1. 数据相关挑战

在采用机器学习方面，一些最大的挑战与数据有关，主要体现在：

• 数据可用性
• 数据质量
• 数据标注

数据可用性

获取充足且相关的数据是一个挑战。模型需要大量数据集才能有效学习，但由于事件罕见、收集成本高或数据共享限制，数据可能很稀缺。

为克服数据稀缺和可用数据不相关的问题，有必要使用数据增强技术和合成数据生成。与其他组织合作或参与数据共享计划。

数据隐私和安全问题进一步限制了数据的可用性。GDPR 和 CCPA 等法规限制了个人数据的收集和使用方式——保护隐私，但限制了分析所需的数据。组织必须在合规性与训练模型所需的数据之间取得平衡。我们将在后面的单独部分介绍这些挑战！

数据质量

收集到的数据并不总是适合分析——它通常是嘈杂的、不完整的和不一致的。嘈杂的数据包含无关信息，不完整的数据有缺失值，不一致的数据则源于格式或值上的差异。

实施强大的数据清洗和预处理技术。使用数据质量工具和数据验证技术及早发现并修复数据质量问题。

数据标注

监督学习需要标注数据，其中每个样本都与正确的输出配对。然而，获取标注数据可能很困难，尤其是在需要专业知识的领域，例如医学影像或自然语言处理。

手动标注速度慢、成本高且容易出错。改用主动学习和半监督学习可以减少手动标注的需求。

因此，解决这些数据相关挑战对于组织在实践中使用机器学习模型至关重要。

2. 技术挑战

现代机器学习模型越来越复杂但有效。并且它们需要大量的计算资源和时间来训练。

技术挑战可以总结为：

• 基础设施需求
• 与现有系统集成

基础设施需求

训练复杂模型通常需要专用硬件，例如 GPU 或 TPU。这些设备专为并行处理而设计，但可能价格昂贵，并且需要大量的 Thus infrastructure investment。

随着数据量的增长，基础设施必须扩展以处理更大的数据集和更复杂的模型。因此，管理分布式计算、数据存储和系统维护以确保效率和安全性至关重要。因此，ML 基础设施的可扩展性和维护同样是一个有效的挑战。

将 ML 模型与遗留系统集成

将机器学习模型集成到遗留系统中可能很困难，因为这些系统可能缺乏支持 ML 模型所需的接口或性能。因此，可能会出现编程语言、数据格式或通信协议的差异问题，这需要更新或改造现有系统以适应新的 ML 功能。

您可以使用 API 和微服务来集成 ML 模型，而无需大规模改造现有系统。逐步更新遗留系统以提高兼容性。

您可以使用 API 和微服务来集成 ML 模型，而无需大规模改造现有系统。逐步更新遗留系统以提高兼容性。

3. 成本和资源限制

采用机器学习解决方案并非没有成本和资源限制。其中一些包括：

• 高昂的初始投资
• 维护 ML 基础设施的成本

高昂的初始投资

数据采集、存储和处理的高昂初始投资成本可能是 ML 采用的主要障碍。然而，为了减轻这些成本，组织可以从开源数据集开始，并根据需要逐步构建专有数据集。

利用云存储和处理服务也有助于降低前期基础设施支出——为管理大量数据提供可扩展且经济高效的解决方案。

维护 ML 基础设施的成本

ML 模型的定期更新和持续监控对于保持其准确性和有用性至关重要，但这个过程可能非常耗费资源。自动化监控和更新流程，设置性能下降的自动警报，确保模型在必要时被重新训练和微调，而无需持续的手动监督。

随着 ML 应用的规模和复杂性的增长，维护 ML 基础设施的持续成本可能相当可观。采用经济高效的云服务并定期审查和调整基础设施以消除不必要的费用是关键策略。

注意成本和资源限制对于确保可持续和可扩展的 ML 计划非常重要。

4. 道德和监管挑战

除了我们迄今为止讨论过的挑战——有些比其他挑战更客观——一个重要的后勤挑战在于道德和监管合规性。让我们从以下几个方面进行讨论：

• 偏见与公平
• 监管合规
• 透明度与问责制

偏见与公平

用于训练 ML 模型的数据可能反映了社会固有的偏见，导致有偏见的预测或决策，这些决策不成比例地影响某些群体。为减轻这种情况，您应在数据预处理期间实施偏见检测技术。使用公平意识算法和指标来减轻偏见。

确保 ML 模型不因种族、性别或社会经济地位等敏感属性而歧视个人或群体也是一个挑战。定义特定于问题领域的公平标准和约束。考虑不同公平指标之间的权衡，并调整模型预测以实现公平的结果。

监管合规

让我们讨论监管合规方面的挑战：

• 遵守数据保护法规（GDPR、CCPA）
• 遵守行业特定法规

组织应遵守 GDPR 和 CCPA 等法规，这些法规对数据收集、处理和用户同意规定了严格的准则。获得数据使用的明确同意，并确保数据实践的透明度。此外，还要实施强大的数据保护措施，包括匿名化技术和安全的数据处理程序。

如 HIPAA 在医疗保健中的行业特定法规，对 ML 应用提出了额外的要求和限制。因此，与法律专家合作以解释和遵守行业法规。制定定制的合规框架，使 ML 实践与行业标准保持一致。

透明度与问责制

日益增长的对 AI 决策过程透明度的需求，以了解模型如何得出其预测。使用可解释的 AI 技术，例如模型解释方法，如 SHAP 和 LIME，以提供对模型决策的见解。确保利益相关者能够理解并信任模型的输出。

让组织对其 ML 决策的后果负责，尤其是在医疗保健或金融等高风险应用中，这一点很重要。建立明确的治理框架，概述模型开发、部署和监控的职责。

通过解决这些道德和监管挑战，组织可以遵循负责任的 AI 实践，降低风险，并与用户、客户和监管机构建立信任。

5. 技能和专业知识差距

寻找能够开发和实施 ML 模型并拥有相关技能的专业人士可能很困难。因为机器学习在不断发展，新的技术、工具和最佳实践层出不穷，专业人士需要保持更新并持续学习。

但是，即使解决了技术专业知识的挑战，仍然可能存在特定领域知识的挑战。

领域特定知识的要求

有效的 ML 解决方案通常需要对它们应用的特定领域有深入的了解。没有这种领域知识，ML 模型可能无法准确解决现实世界的问题。

创建跨职能团队，其中包括 ML 专业人员和领域专家，以确保模型在充分了解相关行业背景的情况下进行设计。为 ML 专业人员提供领域特定的培训也可以弥合知识差距。

成功的 ML 项目需要 ML 专家和领域专家之间进行有效的沟通和协作，由于术语和视角的差异，这可能会很困难。

跨学科协作和促进持续学习是克服这些挑战和最大化机器学习潜力的关键步骤。

总结

采用机器学习带来了一些挑战，但通过战略性方法，组织可以克服这些障碍。

• 数据相关挑战：通过强大且自动化的清理技术以及利用开源数据，可以管理数据质量、可用性和有效标注。
• 技术挑战：解决模型复杂性、基础设施需求和系统集成问题，需要优化模型、使用可扩展的云解决方案以及采用 API 和中间件以便于集成。
• 成本和资源限制：可以通过从开源工具开始、使用云服务和自动化维护流程来降低初始和持续成本。
• 道德和监管挑战：确保公平、遵守数据保护法规和实施可解释的 AI 对于负责任的 ML 采用至关重要。
• 技能和专业知识差距：投资培训、促进持续学习以及 ML 专家和领域专家之间的协作可以弥合知识差距并建立强大的 ML 团队。

除了可扩展的 ML 解决方案之外，如果您希望在构建机器学习模型时避免常见陷阱，请阅读《机器学习中 5 个常见错误及避免方法》。