Appier：「机器学习即服务」将带来挑战与机会

对於寻求竞争优势的企业来说，机器学习（Machine Learning）是一项不可或缺的技术，它可以快速处理大量数据，帮助企业更有效地向顾客提出建议，优化制造流程或是预测市场变化；而在商业情境中，机器学习即服务（Machine Learning as a Service，MLaaS）提供商则被定义为━━设计和导入机器学习模型的公司，借助机器学习技术为客户提供持续一贯的服务。

专精於人工智慧（AI）的台湾新创公司沛星互动科技（Appier）发表对机器学习即服务在实务应用上的挑战与机会的观点。如今，企业每天都要处理大量的数据，数据成长的速度比以往任何时候都要快；同时，由於产业竞争的迅速变化，能否快速进行决策对於商业组织来说至关重要，因为业务的成功取决於能否善用现有的资讯做出快速、准确的决策。这对於顾客需求与行为快速变化的产业格外重要，特别是2020年以来COVID-19大流行，人们的购物习惯、工作行为和社交方式都发生急遽的变化，也迫使企业也不得不改变服务客户的方式以满足新的需求。这意味着企业搜集和处理数据所采用的技术必须更加弹性，才能更快地导入新数据，并且灵活地在商业决策上应用，赋予企业快速采取行动的竞争力。

Appier观察将「机器学习模型」延伸为「机器学习即服务」的当前挑战在於━━如何建构模型？以及如何教会未来的机器学习人才落实这项工作？目前机器学习模型的研发工作多半集中在单一模型的建构上，通常人们采用一组数据用於模型的训练上（预先设定好系统该具备哪些功能与标签）以针对另一组数据的标签（通常称为测试数据）产出精准的预测。但是，如果希??满足的是现实世界中顾客不断变化的需求，企业用以训练和测试模型的数据就不能那麽清楚地一分为二；因为，今天用於测试或预测的数据可能立刻就要作为明天用於训练模型的数据，才能让模型不断优化，拥有更隹的表现。
...
...

另一名雇主	限られたニュース	文章閱讀限制	出版品優惠
一般使用者	10/ごとに 30 日間	0/ごとに 30 日間	付费下载
VIP会员	无限制	25/ごとに 30 日間	付费下载