2、机器学习项目生命周期与挑战解析

机器学习项目生命周期与挑战解析

1. 机器学习项目概述

如今，机器学习（ML）和人工智能（AI）已成为许多组织业务战略的重要组成部分，且每年有更多组织开始采用它们。这主要是因为ML和AI解决方案能够带来更多的收入、提升品牌价值并节省成本。随着AI和ML的广泛应用，对熟练的数据和ML专家以及技术领导者的需求也日益增加。

2. 机器学习项目生命周期

一个典型的企业级ML项目生命周期通常包含八个关键步骤，下面为您详细介绍：

2.1 定义ML用例

ML团队与业务利益相关者合作，评估围绕预测分析的业务需求，确定ML的应用场景，并明确成功标准、性能指标以及可用于构建模型的可能数据集。
例如，ABC保险公司的销售/营销部门希望更好地利用资源，针对更有可能购买特定产品的客户。他们会要求ML团队构建一个解决方案，根据每个潜在客户的年龄、过往购买记录、保单历史时长、收入水平等数据点，筛选出最有可能购买保单的客户。销售团队可以让客户代表优先联系这些客户，从而显著提高外呼效果和销售相关的关键绩效指标（KPI）。
确定用例后，还需定义一组KPI来衡量解决方案的成功与否。对于上述销售用例，KPI可以是客户签约率，即销售代表沟通的客户中签约新保险政策的百分比。同时，还会讨论可用于模型训练的可能数据集，包括内部客户/产品数据集（如客户元数据）和通过第三方获取的外部数据集。

2.2 探索/分析数据

这是一个迭代过程，ML团队与数据和业务专家密切合作，详细分析数据集，了解数据来源、粒度、更新频率以及各个数据点的业务含义。
数据科学家/ML工程师需要分析可用数据，确定哪些数据集与ML解决方案相关，