通过机器学习咨询为组织赋能：释放数据的潜力
经过
史蒂夫·赫特
阅读时间： 分钟
一位戴眼镜、扎着辫子头发的男子坐在办公桌前，检查机械臂，办公桌上有多个 法国数字数据集 显示代码的电脑屏幕，这位男子专门从事机器学习咨询工作。
在本文中
关键要点
. 实施数据战略
. CI/CD 环境中的持续调优
. 外部专业知识在机器学习中的作用
. 针对独特业务挑战的定制解决方案
.机器学习技术的演变
. 确保合乎道德且负责任的人工智能实践
.机器学习在商业领域的未来
结论
常见问题
值得进一步阅读的重要行业见解
在当今数据驱动的世界中，企业认识到需要利用其数据资产来获得竞争优势。
实施强大的数据策略、构建和训练数据模型以及持续调整是利用数据力量的重要步骤。
关键要点
机器学习咨询对于组织充分利用其数据的潜力至关重要。
定制机器学习解决方案以应对独特的业务挑战对于有效实施至关重要。
外部专业知识对于应对机器学习技术的复杂性和不断发展的特性非常有价值。
采用符合道德的人工智能实践并确保持续的模型调整是可持续机器学习策略的关键。
本文探讨了实施数据策略、构建和训练初始数据模型以及在持续集成和部署 (CI/CD) 环境中持续调整的关键组件。我们还将重点介绍可用于促进这些流程的工具和服务，例如Amazon SageMaker。