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    机器学习的建模、算法困扰

    时间：2022-04-05 22:27:01 | 来源：行业动态

    时间：2022-04-05 22:27:01 来源：行业动态

    然而，对于多数行业来说，收集和处理数据是一个难题。机器学习三要素包括数据、算法和算力，三者缺一不可。也就是说，想要将机器学习技术在行业中成功进行应用，首先需要具备丰厚的数据积累，比如上文中的足够多简历，并且具有将这些数据建成数字模型，就好像上文中找到简历申请成功的模式，及运用这些模型实现管理、控制、分析、判断等能力，比如上面用另一半简历进行测试。

    从目前看来，企业想要快速上手机器学习仍然是一个问题，因为企业首先需要具备丰厚的数据积累，其次要建立不同的模型，最后运用这些模型实现管理、控制、分析、判断等能力。但是在大多数企业之中，机器学习的普及会遇到知识的壁垒有行业技术的人不懂AI，懂AI的人缺乏行业技术积累。如此一来，即便企业已经积累了海量数据，也无法将数据成功进行建模，有效转换成机器可以理解的知识。即便是有一些既有行业知识，又了解AI，但也只能局限在本行业，甚至某个企业中，实现智能化的业务处理。这让机器学习的普及步履维艰。

    有没有方法可以让企业快速简单的掌握机器学习这项技能？

    关键词：学习,机器

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