隨著各行各業的公司認識到采用人工智能不再僅僅是一種選擇的理想，問題曾經轉移到如何簡化其采用和施行。換句話說，在管理經過物聯網(IoT)搜集的一切數據的范圍和復雜性方面，如何突破復雜的人工智能世界中的宏大障礙，并應用它所提供的不可承認的優勢？

　　毫無疑問，當每個行業都在與范圍停止一場失敗的戰役時，這的確是一個小時的需求——來自數百萬（有時是數十億）傳感器、工具和設備的數據流的絕對范圍。

　　固然谷歌和Facebook等巨頭有足夠的預算來投資人工智能、機器學習并應用其優勢，但普通公司如何從人工智能中分得一杯羹？

　　目前，一切數據都只是在積聚，簡直沒有做任何事情來轉化為可用的情報。因而，數據和人是孤立的——不只如此，迄今為止，任何數據剖析的嘗試通常都是從極端短視的角度動身的。也就是說，它是用一個工具或一個團隊完成的，結果是一個人收到了一個更大范圍的十分本地化的視角。例如，結果儀表板不包含洞察力來源的痕跡，并且在流程的一個階段生成的數據表很可能無法用于更下游的任何流程。

　　每個人都在議論人工智能和機器學習的群眾化，議論向群眾開放。

　　不幸的事實是，正是同樣的應戰招致了對人工智能和機器學習的需求，障礙了其有效采用。

　　讓我們來看看這些應戰。

　　需求減少周期時間

　　固然大多數行業思索投資機器學習以減少其產品/效勞的周期時間，但施行機器學習自身的周期時間相當長。例如，搜集和清算數據的過程漫長而乏味——數據科學家將大局部時間花在這項任務上。

　　技藝鴻溝

　　技藝短缺是簡直一切行業的普遍痛點。這一應戰可能是供給缺乏或可及性缺乏之一。無論如何，運用“智能”機器有助于處理問題。但是，采用這些智能機器需求另一群聰明人——數據科學家。如今，這為技藝和短缺開拓了一個全新的范疇。一方面，這些人通常技術嫻熟（讀起來十分昂貴）。另一方面，它們的數量少得令人痛苦（閱讀保存本錢要高得多）。

　　由于組織認識到在市場上堅持競爭力在很大水平上取決于機器學習和人工智能，因而對在該范疇受過培訓的人員的需求宏大——遠遠超越供給。

　　這僅僅是由于人工智能、數據科學和機器學習只要控制了所需數量的處置技術的科學家才干應用。這些科學家辨認正確的數據，選擇正確的算法，并為勝利施行發明正確的條件。他們每天都要與業務利益相關者停止頭腦風暴，以理解他們的需求、數據準備（搜集、清算數據并將其轉換為有意義的數據）、數據建模（創立、測試和優化每個模型）和迭代（直到結果）稱心）。需求可擴展的學習。

　　企業采用機器學習的最大緣由之一是他們需求處置從傳感器和設備涌入的大量數據。對此的下認識反響是自動化處置這些數據。但是，這種數據處置通常是由人類指導或鍛煉的——這就是我們所說的監視學習。

　　不幸的是，這品種型的機器學習無法處理當今大多數公司面臨的一系列問題——人類難以預測的問題。事實上，由于缺乏可擴展或無監視的機器學習，攪擾一切行業的20:80資產失敗規則*仍未得到處理。在這品種型的機器學習中，機器自身停止學習，否則數據科學家會停止鍛煉。這種學習的整個前提是機器可以檢測人眼不可見的形式，因而能夠檢測人類無法運用手動辦法預測的問題。

　　總結

　　人工智能不只與算法有關，還與算法產生的價值有關。因而需求是讓一切相關用戶可以閱讀晦澀的信息環境，以取得所需的智能，這些智能可用于在他們參與的每個步驟中推進業務目的。

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