8、机器学习项目构建全流程指南

机器学习项目构建全流程指南

人工智能（AI）应用在带来诸多机遇的同时，也伴随着潜在风险，如责任问题、安全漏洞、合规或法律挑战等。不过，对AI的许多投资可以在多个项目中共享。在组织内构建通用的AI平台、实践和知识共享体系（即AI工厂），能显著影响投资回报率（ROI）。据相关报告显示，那些从AI应用中获得最大底线影响的公司，更有可能遵循核心和先进的AI最佳实践，包括机器学习运维（MLOps），将AI工作迁移到云端，并比同行更高效地投入AI资源。

要提高项目的ROI，关键在于找到“购买”与“构建”之间的平衡。如今市场上许多产品和服务已融入AI，有助于缩短开发周期和降低风险。预训练或部分训练的机器学习模型能节省时间、资源和数据。MLOps平台可大幅节省开发开销和技术债务，让你专注于业务问题。

构建成功的机器学习项目

各类调查表明，组织内AI成功落地的主要障碍是文化挑战，如对变革的适应缓慢、业务流程的重新设计、员工教育、数据素养要求、组织协调以及消除部门壁垒以支持业务目标等。许多组织认为，C级高管的直接参与对AI项目的成功至关重要。

要实现成功的AI战略，不仅要应对文化挑战，还需围绕数据和AI重新设计所有业务流程和任务：
1. 数据管理 ：构建持续收集、整理、分析、标注和维护高质量数据的系统和流程。有效算法的最大障碍往往是数据不足或质量不佳。
2. 算法开发 ：开发可解释、无特定群体或个人偏见、能正确拟合、持续监控并定期使用新数据更新的有效可靠算法。
3. 项目整合 ：将业务应用的数据资产、AI算法、软件和用户界面整合到一个有明