2、机器学习项目管理：挑战与应对策略

机器学习项目管理：挑战与应对策略

1. 机器学习项目概述

在当今科技飞速发展的时代，机器学习（ML）项目的重要性日益凸显。然而，据相关数据显示，高达 85% 的 ML 项目可能会失败。这一现象背后的原因在于，ML 项目与传统软件项目有着本质的不同。它从数据中构建模型的开发过程、对组织和基础设施的特殊需求，以及所交付的 ML 模型与普通程序的差异，都使得 ML 项目的管理面临诸多挑战。

可以将开展 ML 项目类比为乘坐过山车。人们往往只关注那色彩鲜艳的过山车本身，却忽略了乘坐前的一系列准备工作，如集合人员、驾车前往、停车、购票、排队等。同样，在 ML 项目中，如果前期准备和后期成果应用处理不当，那么项目中的核心——ML 部分，就难以取得理想的效果。

2. 什么是机器学习

机器学习是一组利用数据创建（学习）模型的算法。其基本公式为：

MACHINE LEARNING + DATA = MODEL

模型是对现实的近似描述。例如，简单地将“四条腿且有毛”与“狗”关联起来的模型，过于笼统而缺乏实用性。要创建一个能准确区分狗和猫，或者找出大丹犬和吉娃娃之间共性的模型，需要更多的信息。

当模型与部分数据结合时，ML 算法可以进行推理，公式如下：

MODEL + (partial) DATA = INFERENCE

与人类手动构建模型相比，ML 方法的优势在于机器能够快速且低成本地搜索数百万甚至数十亿种不