机器学习专业人士面临的 7 大挑战

在机器学习中，会发生一个分析数据以构建或训练模型的过程。它无处不在；从亚马逊产品推荐到自动驾驶汽车，它始终具有巨大的价值。根据最新研究，到 2024 年，全球机器学习市场预计将增长 43%。这场革命在很大程度上提高了对机器学习专业人士的需求。人工智能和机器学习工作在过去四年中实现了 75% 的显着增长率，并且该行业正在持续增长。机器学习领域的职业可以提供工作满意度、出色的成长和高得离谱的薪水，但这是一个复杂且具有挑战性的过程。

机器学习专业人员在灌输 ML 技能和从头开始创建应用程序方面面临着许多挑战。这些挑战是什么？在这篇博客中，我们将讨论机器学习专业人士面临的七大挑战。我们来看一下。

1. 数据质量差

数据在机器学习过程中发挥着重要作用。机器学习专业人员面临的重要问题之一是缺乏高质量的数据。不干净和嘈杂的数据会使整个过程非常疲惫。我们不希望我们的算法做出不准确或错误的预测。因此，数据的质量对于提高输出至关重要。因此，我们需要确保数据预处理过程，包括去除异常值、过滤缺失值和去除不需要的特征，以最大程度的完美完成。

2.训练数据的欠拟合

当数据无法在输入和输出变量之间建立准确的关系时，就会发生此过程。它只是意味着尝试穿上尺寸过小的牛仔裤。它表示数据过于简单，无法建立精确的关系。为了克服这个问题：

• 最大化训练时间
• 提高模型的复杂性
• 为数据添加更多特征
• 减少常规参数
• 增加模型的训练时间

3. 训练数据的过拟合

过度拟合是指使用大量数据训练的机器学习模型，这些数据对其性能产生负面影响。这就像试图穿上 Oversized 牛仔裤。不幸的是，这是机器学习专业人士面临的重大问题之一。这意味着该算法是使用嘈杂和有偏差的数据进行训练的，这将影响其整体性能。让我们借助一个例子来理解这一点。让我们考虑一个训练来区分猫、兔子、狗和老虎的模型。训练数据包含 1000 只猫、1000 只狗、1000 只老虎和 4000 只兔子。那么它很有可能会将猫识别为兔子。在这个例子中，我们有大量的数据，但它是有偏差的；因此预测受到了负面影响。

我们可以通过以下方式解决这个问题：

• 以最完美的水平分析数据
• 使用数据增强技术
• 去除训练集中的异常值
• 选择功能较少的模型

要了解更多信息，您可以访问这里。

4. 机器学习是一个复杂的过程

机器学习行业还很年轻，并且在不断变化。快速打击和试验实验正在进行中。这个过程正在转变，因此出错的可能性很高，这使得学习变得复杂。它包括分析数据、消除数据偏差、训练数据、应用复杂的数学计算等等。因此，这是一个非常复杂的过程，这对机器学习专业人士来说是另一个巨大的挑战。

5.缺乏训练数据

在机器学习过程中，您需要做的最重要的任务是训练数据以实现准确的输出。较少量的训练数据会产生不准确或过于偏颇的预测。让我们借助一个例子来理解这一点。考虑一种类似于训练孩子的机器学习算法。有一天，你决定向一个孩子解释如何区分苹果和西瓜。你会拿一个苹果和一个西瓜，根据颜色、形状和味道向他展示两者之间的区别。如此一来，他很快就会在两者的区分上达到完美。但另一方面，机器学习算法需要大量数据来区分。对于复杂的问题，它甚至可能需要数百万的数据进行训练。因此，我们需要确保机器学习算法经过足够的数据量训练。

6. 执行缓慢

这是机器学习专业人员面临的常见问题之一。机器学习模型在提供准确结果方面效率很高，但需要大量时间。缓慢的程序、数据过载和过多的要求通常需要很长时间才能提供准确的结果。此外，它需要持续监控和维护以提供最佳输出。

7. 数据增长时算法的缺陷

所以你找到了高质量的数据，对它进行了惊人的训练，并且预测非常简洁准确。耶，你已经学会了如何创建机器学习算法！！但是等等，有一个转折；随着数据的增长，该模型将来可能会变得无用。目前最好的模型在未来可能会变得不准确，需要进一步重新安排。因此，您需要定期监控和维护以保持算法正常工作。这是机器学习专业人士面临的最令人头疼的问题之一。

结论：机器学习将带来技术的巨大变革。它是医疗诊断、语音识别、机器人培训、产品推荐、视频监控中使用的增长最快的技术之一，这个列表还在继续。这个不断发展的领域提供了巨大的工作满意度、绝佳的机会、全球知名度和高昂的薪水。这是一项高风险高回报的技术。在开始您的机器学习之旅之前，请确保您仔细检查了上述挑战。要学习这项奇妙的技术，您需要仔细计划，保持耐心并最大限度地努力。一旦你赢得了这场战斗，你就可以征服工作的未来并找到你梦想的工作！