1) Entendendo Quais Processos Precisam de Automação
Está se tornando cada vez mais difícil separar os fatos da ficção em termos de aprendizado de máquina hoje. Antes de decidir qual plataforma de Inteligencia Artificial (AI) usar, você precisa avaliar quais problemas você está procurando resolver. Os processos mais fáceis de automatizar são aqueles que são realizados manualmente a cada dia sem resultado variável. Processos complicados requerem mais introspecção antes da automação. Enquanto o aprendizado de máquina pode definitivamente ajudar a automatizar alguns processos, nem todos os problemas de automação precisam de aprendizado de máquina.
2) Começando Sem Bons Dados
O problema número 1 enfrentado durante a aprendizagem de máquina começa com a falta de bons dados. Embora o aprimoramento de algoritmos muitas vezes consome a maior parte do tempo em Inteligencia Artificial (AI), a qualidade dos dados é essencial para que os algoritmos funcionem conforme pretendido. Dados danificados, dados corrompidos e dados incompletos são os inimigos essenciais do aprendizado de máquina ideal. A solução para este enigma é reservar tempo para avaliar e dimensionar os dados por meio de uma administração de dados meticulosa, integração de dados e exploração de dados até se obter dados nítidos e claros. Você deve fazer isso antes de começar.
3) Infraestrutura Inadequada
O aprendizado de máquina requer grandes quantidades de recursos de manipulacao de dados. Sistemas herdados muitas vezes não podem lidar com a carga de trabalho e se dobram sob pressão. Você deve verificar se sua infraestrutura pode lidar com aprendizado de máquina. Se não puder, você deve procurar atualizar, concluir com aceleração de hardware e armazenamento flexível.
4) Implementação
As organizações geralmente têm mecanismos de análise trabalhando com eles no momento em que optam por atualizar para o aprendizado de máquina. Integrar metodologias de aprendizado de máquina mais recentes em metodologias existentes é uma tarefa complicada. Manter a interpretação e documentação adequadas ajuda muito a facilitar a implementação. Dar as mãos a parceiros de implementação pode facilitar sua implementação com serviços como detecção de anomalias, análise preventivas e modelagem de conjuntos.
5) Falta de Mão-de-Obra Qualificada
Análise profunda e aprendizado de máquina em sua forma atual ainda são novas tecnologias. Como tal, há uma escassez de recursos qualificados que você pode contratar para gerenciar e desenvolver conteúdo analítico para aprendizado de máquina. Os cientistas de dados geralmente precisam de uma combinação de experiência de domínio, bem como conhecimento aprofundado de ciência, tecnologia e matemática. O contratação desses profissionais exigirá que você desembolse muito dinheiro, tendo em vista que esses funcionários estão muitas vezes em alta demanda e sabem o seu valor. Você também pode se aproximar do fornecedor de pessoal para obter ajuda na equipe, já que muitos provedores de serviços gerenciados mantêm um banco pronto de cientistas qualificados para distribuir a qualquer momento.
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