意見: 機械学習は私たちの注目を必要としています!

機械学習は、私たちがもっと注目する価値のある強力なテクノロジーです。機械学習アプリケーションについては長い間よく耳にしてきました。ただし、慎重な監視がなければ、機械学習アルゴリズムは最適化された結果を提供できません。したがって、機械学習に重点を置くことは、ビジネスにそれを実装することと同じくらい重要です。

機械学習の問題点

言うまでもなく、間違った結果を予測する機械学習システムを望む人は誰もいません。しかし、実際には機械学習システムは常に正しいとは限らず、間違いを犯す可能性があります。たとえば、手動のアルゴリズムはエラーが発生しやすく、採用プロセスにおける差別を意図せず悪化させる可能性があります。このようなシステムを使用する人事マネージャーは、そのシステムの限界を認識し、それに対処する計画を立てておく必要があります。アルゴリズムは、ある程度、コードに埋め込まれた私たちの意見であり、機械学習のエラーや誤解につながる人間の偏見を反映しています。

上記の声明のポイントは、機械学習システムを使用する人は誰でもその限界を認識していなければならないということです。ユーザーは、機械学習が提供する可能性に圧倒されて、その限界を忘れてはなりません。

それでは、機械学習システムを次のように分解してみましょう。

• アクティブシステム
• パッシブシステム

簡単に言えば、アクティブ システムとは人間によって操作されるシステムです。一方、受動的なシステムとは、人間の介入をほとんど受けずに機械がすべてのプロセスを制御するシステムです。アクティブシステムは人間が管理するため、機械学習システムを管理するには経験豊富で資格のあるアナリストが必要です。

機械学習の専門家が直面している 7 つの大きな課題は次のとおりです。

• データ品質が低い
• トレーニングデータの不足
• トレーニングデータの過剰適合
• 機械学習は複雑なプロセスである
• トレーニングデータの不足
• 実装が遅い
• データの増加に伴うアルゴリズムの欠陥

ほとんどの企業には、必要な専門知識を持つ従業員が不足しています。その結果、先進的なテクノロジーが登場したにもかかわらず、スプレッドシートなどの従来のソフトウェアが分析研究の主流であり続けています。さらに、過剰適合は機械学習におけるもう 1 つの大きな問題であり、システムは大量のデータセットが入力されると混乱します。その結果、システムが不要なデータに焦点を当ててしまうことがあります。

一方、パッシブモデルでは別の一連の問題が発生します。独自に反応するように訓練された機械はリスクをもたらす可能性があります。たとえば、私たちはチャットボットとやり取りして、緊急の支援を要請していました。ボットが「申し訳ありません。ご質問は理解していますし、喜んでお手伝いしたいのですが、まだ新しい単語やコマンドを少しずつ学習しているところです」と応答した場合、よりよいサポートが望まれます。したがって、機械学習にも注目する必要があります。

機械学習の扱い方

ビジネスに機械学習を導入する前に、次の簡単な手順に従って生産性を向上させ、収益を増やしましょう。機械学習アルゴリズムがビジネス利益の最大化にどのように役立つかを学びます。機械学習を包括的に理解することで、管理者は企業内で機械学習テクノロジーを最大限に活用できるようになります。

組織は、経営陣がすべての決定を追跡できるようにする、透明性の高い機械学習モデルを採用する必要があります。ユーザーに常に必要なサポートが提供されるように、アクティブ モデルとパッシブ モデルを交換するマップを作成します。機械学習システムの扱いは複雑ですが簡単です。企業に機械学習を実装する前に、この記事を詳しく読んで、企業に機械学習を簡単に実装してください。