这一现实为 2022 年的
Posted: Sun Feb 09, 2025 9:32 am
最近的研究 表明，大多数公司（80%！）未能实现在 2021 年实施机器学习 (ML) 系统的愿望。
因为这些自主计算系统的新兴创新都是建立在早期基础之上的。然而，后新冠疫情时代的经济前景表明，没有时间可以浪费。追求全方位的经济机会需要平等地接受能够最大化这些选择的技术。希望在未来蓬勃发展的公司应尽快启动或继续实施 ML。Datavail 可以为您提供帮助。
为什么要拥抱机器学习？
ML 数据模型为用户提供了三种不同的 ML 策略之一 ，每种策略都提供特定类型的商业智能：描述性、预测性和规范性。每种特定类型都为业务问题提供了同样精确的答案，因此选择使用哪种类型取决于提出的问题和所需的解决方案。例如，描述性 埃及电报数据 ML 模型将回答有关生产机械在何时何地发生故障以及原因的问题。预测性 ML 模型为制定下一季度的生产和销售目标提供决策信息。
正如每个组织面临的潜在业务挑战数量是无穷无尽的一样，独特的机器学习模型提供的分析可能性也是无穷无尽的。
没有理由不这样做
许多高管表示“资金不足”是他们尚未完全投资机器学习机会的主要原因。在某些情况下，根据行业或业务类型，这个理由可能是合适的。
因为这些自主计算系统的新兴创新都是建立在早期基础之上的。然而，后新冠疫情时代的经济前景表明，没有时间可以浪费。追求全方位的经济机会需要平等地接受能够最大化这些选择的技术。希望在未来蓬勃发展的公司应尽快启动或继续实施 ML。Datavail 可以为您提供帮助。
为什么要拥抱机器学习？
ML 数据模型为用户提供了三种不同的 ML 策略之一 ，每种策略都提供特定类型的商业智能：描述性、预测性和规范性。每种特定类型都为业务问题提供了同样精确的答案，因此选择使用哪种类型取决于提出的问题和所需的解决方案。例如，描述性 埃及电报数据 ML 模型将回答有关生产机械在何时何地发生故障以及原因的问题。预测性 ML 模型为制定下一季度的生产和销售目标提供决策信息。
正如每个组织面临的潜在业务挑战数量是无穷无尽的一样，独特的机器学习模型提供的分析可能性也是无穷无尽的。
没有理由不这样做
许多高管表示“资金不足”是他们尚未完全投资机器学习机会的主要原因。在某些情况下，根据行业或业务类型，这个理由可能是合适的。