時代的前行，智慧化的發展解決了重體力的勞務壓力，增長了敘工時間工效，雖是科技的發展之快，但一些機器智慧化投入，有些事項在智慧上是無法取締人工手續的操作，至此無論科技怎樣發達，有些工序都離不開人工的投入，發展科技，建造智慧技能，減少務工人員付擔，智慧的活躍化，取之企業的衡項發展，智慧的結晶，永是人類的貢獻，人造就一切，人定勝天永遠是事實

機器學習有望為企業的許多令人興奮的機會鋪平道路，但在進入終點線之前還有許多障礙需要克服。許多組織仍在努力使用遺留系統，並且投資於更先進的技術的速度很慢。但是，對於技術部門而言一直存在問題的當前更緊迫的問題是缺乏合格人才以滿足快速發展且要求苛刻的行業。

未開發的領土

 透過設計，機器學習是實驗性的並且通常是不可預測的 - 在組織甚至可以開始理解資料以及哪種機器學習演算法最有效之前，需要進行大量的探索。雖然機器學習的不可預測性是可以理解的令人生畏，但許多組織尚未完全掌握有效部署和管理它所需的內容。

訪問資料

訪問資料對於進行任何形式的機器學習至關重要，但實際上所有企業都有限制訪問某些資訊和資料的策略。他們需要了解的是，機器學習最終會受到各種資料的推動。因此，在保持安全性和其他資料治理要求的同時，提供對該資料的一致且持續的訪問對於演算法的有效性至關重要。即使組織的策略允許輕鬆訪問實時資料，他們也需要考慮如何將大量資料集合在一起以確保穩定的資料流。機器學習模型不應該在固定的一次性資料集上進行訓練，因為模型的功效會衰減，但是不斷訓練變化的資料，

過時的技術

機器學習採用的另一個障礙是過時的技術。許多組織仍然依賴於遺留技術和本地資料系統，這使得有效處理和管理不斷增加的資料量和各種資料產生難以置信的挑戰。因此，IT專業人員花費太多時間手動編碼來解決資料混亂和構建資料管道，而對於更高價值的任務則不夠。

與舊的，與新的

在涉及技術問題時，企業面臨兩種選擇 - 要麼領先於競爭對手，要麼面臨過時的風險。組織不僅需要改善使用者體驗並確保有效使用其資源，還能夠預測和預測使用者的行為和期望，以便提供準確的建議或可操作的見解。為了解決技術問題，企業不僅應該投資新興的雲技術，還應該提供一定程度的智慧自動化，並且需要最少的編碼來減輕IT專業人員的負擔。

投資不僅適用於技術，也適用於員工培訓和技能提升。組織應確保其IT員工和各種業務部門的員工能夠充分利用這些新技術，並定期接受培訓，以更新和擴充套件他們的技能。縮小技能差距

組織長期面臨的另一個主要問題是缺乏技術人才。隨著機器學習和雲技術的普及，它已經導致對合格人才的需求相應增加，他們接受過有效利用這些工具的培訓。資料科學家和機器學習專家的數量正在增長，但事實是這些專業技能需要時間來發展。結果，當前的供應跟不上需求。它不應該僅僅依靠企業來解決人才短缺問題 - 大學也可以發揮作用。令人鼓舞的是，大學每天都在增加更多的機器學習和資料科學課程，有些人將這些新學科納入某些學位的核心課程。但它不應止步於此 - 學術界為學生提供理論培訓，企業可以根據現實世界的商業問題提供洞察力和經驗。企業應該與大學合作，幫助學生獲得實際的在職經驗。這樣做的一種方法是使工作經驗成為課程要求。進步大學規定，參加這些課程的學生必須花一個學期為相關領域的公司工作。

此外，企業還需要超越招聘大學畢業生的機器學習和資料科學職位。在技​​術人才短缺的行業中，培訓具有其他相關技能的現有員工將有助於縮小技能差距。令人驚訝的是，有多少有價值和低成本的資源和材料可以幫助人們進行自我培訓，這樣他們就可以學習如何編碼並全面掌握新技術。

我們開始看到一個有趣的趨勢是，專業人士，如高階業務分析師和軟體工程師，正在擴充套件他們的資料科學和機器學習知識。例如，許多軟體工程師都會熟悉機器學習，因為它是有效的軟體。雖然IT業務分析師可能沒有軟體程式設計經驗，但他們的領域知識，處理資料和分析的經驗以及一套新興的直觀自助服務技術工具使他們能夠利用機器學習。超越資料科學家並以這種方式投資於具有其他有用技能的人員不僅有助於緩解人才短缺，而且還允許更廣泛的使用者參與機器學習併為業務創造價值。

如何充分利用機器學習

機器學習和人工智慧最終將滲透到應用程式和系統的各個方面，而不僅僅是預測分析。但是，在成為現實之前，我們還有很長的路要走。企業需要堅定地擺脫遺留系統，投資技術和資源，使他們領先於遊戲。但如果企業不確保其員工能夠充分利用這些技術，那將是一個失敗的原因。與大學和職業培訓學校的合作不僅對培養新人才至關重要，而且還要確保員工不斷擴充套件自己的技能和知識。

所有這些發展都預示著未來的光明前景，將會看到機器學習的廣泛採用，以解決未來一些緊迫的業務挑戰。