2、机器学习项目生命周期、挑战与应对策略

机器学习项目生命周期、挑战与应对策略

在当今商业环境中，机器学习（ML）和人工智能（AI）已成为众多组织业务战略的核心组成部分，且应用范围逐年扩大。这主要是因为ML和AI解决方案具有增加收入、提升品牌价值和节省成本的强大能力。然而，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长。接下来，我们将详细探讨典型ML项目的生命周期、开发过程中面临的常见挑战以及应对这些挑战的方法。

1. 机器学习项目生命周期

机器学习项目通常遵循一系列明确的步骤，从问题定义到模型部署。了解这些步骤的重要性以及其中涉及的常见挑战，对于成功完成一个有影响力的项目至关重要。典型的企业级ML项目生命周期包括以下八个关键步骤：

1.1 定义ML用例

这是任何ML项目的第一步，ML团队需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，并明确一些成功标准、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。他们可能会要求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、保险政策历史时长、收入水平等数据点，筛选出最有可能购买保险政策的客户。这样，销售团队可以让客户代表优先联系这些客户，而不是盲目地联系所有潜在客户，从而显著提高外呼的效果，改善销售相关的关键绩效指标（KPIs）。

确定用例后，需要定义一组KPIs来衡量解决方案的成功。对于这个销售用例，客户签约率可能是一个重要的KPI，即销售代表与客户沟通后，签约新保险政策的客户百分比。为了衡量ML解决方案的有效性，销售团队和ML团队可能会在ML模型上线后，衡量客户签