许多首席技术官都强调，机器学习是一项能够颠覆其行业并带来创新的技术。然而，他们如何才能有效地将机器学习模型投入应用，从而获得竞争优势呢？

企业在将机器学习模型投入应用的过程中，面临诸多挑战。那些能够高效利用机器学习技术的企业，将在竞争中占据有利地位，并获得显著的成本节约。然而，将机器学习模型大规模应用并非易事，因为存在许多障碍需要克服。

机器学习在处理复杂数据方面发挥了重要作用。Valohai公司的首席执行官Eero Laaksonen指出，由于数据通常混乱且难以理解，机器学习和深度学习在此过程中起到了桥梁作用。机器学习不仅构建功能，还通过结合代码和数据来定义模型，这一点与传统的软件开发有所不同。

将机器学习模型投入应用之所以困难重重，主要有以下几个原因：

1. 实验的可重复性：代码和数据的组合难以复制。
2. 合规性：机器学习的发展不能毫无约束。组织和监管机构需要制定规则，确保决策过程透明，符合法律规定。例如，金融机构需要解释其自动化决策背后的逻辑，这涉及数据和模型的输入。目前，机器学习模型在运行时难以追溯其决策依据，这需要改进。为了确保可追溯性，版本控制至关重要。
3. 快速整合团队：组织需要提升开发人员和机器学习团队的能力。然而，对于管理层而言，深入了解开发人员和机器学习团队的工作，并确定数据来源，是一项艰巨的任务。招聘科学家也是一个难题，组织需要追踪他们的工作进展和项目。
4. 快速实验：速度是关键，但机器学习的实验需要反复尝试。增加硬件设备可能是一个解决方案，但这极具挑战性——每次更改都需要大量数据进行测试。

为了加速机器学习模型的应用，Valohai平台提供了一种解决方案。作为机器学习平台即服务，它提供了深度学习和机器学习的支持。该平台保存了用于不同机器学习模型的数据集，并展示了负责人、实验成本和所用数据类型等信息。通过自动化数据管道生成新模型，该平台能有效加速机器学习所需的试错过程。

Laaksonen解释说，开发人员在云环境中运行机器学习时，无法实时监控处理能力。而使用Valohai平台，可以保存输入并在数据存储中查看结果。这样，组织可以测试不同的机器学习模型，而无需从零开始。该平台的目标是更快地将原始数据转化为生产环境，从而实现模型的重新运行、再训练和部署。

Valohai平台的客户之一TwoHat Security公司，正在利用机器学习模型来阻止不良内容在网站上的传播。该公司与加拿大执法部门和大学合作，开发了一种机器视觉模型，用于检测来自Valohai平台的暗网和部分网站发布的不良内容。此外，还有应用程序用于预测性维护，如预测金融服务风险，以及电信公司使用的应用程序，用于预测未来通信基站的位置。