很多首席技术官都认识到机器学习是一项能够推动行业革新并促进创新的技术。然而，他们如何能有效地将机器学习模型应用于业务中，从而获得竞争优势？

企业如何加速机器学习模型的应用

对于某些企业而言，采用机器学习技术就像是一场竞赛。那些能够高效地大规模应用机器学习模型的企业，将显著提升自身竞争力，并节省大量资源。不过，将机器学习模型大规模应用于实际业务过程中仍面临诸多挑战。

机器学习在实践中的重要性

机器学习平台Valohai的首席执行官Eero Laaksonen指出，“由于数据的复杂性和多样性，人们很难理解其中的关系。”

正是在这个时候，机器学习和深度学习发挥了重要作用，它们作为连接数据和最终应用的桥梁。与传统软件开发不同的是，在机器学习中，代码和数据的结合共同决定了模型的形成。Laaksonen进一步解释道，“在传统的软件开发中，开发者只需编写代码即可完成任务；而在机器学习领域，我们需要结合代码和数据来定义模型。”

今天，机器学习的工作方式与上世纪90年代软件开发的情况非常相似——开发者需要承受更大的压力，迅速将有效的机器学习算法推向市场。

为何将机器学习模型投入应用如此困难？

将机器学习模型投入应用存在多种障碍：

1. 实验的可重复性：将代码和数据结合起来进行实验往往难以复制。
2. 合规性：机器学习的发展需要遵循一定的规则，尤其是关于决策过程的透明度和可追溯性方面。例如，欧洲通过GDPR法规来规范这一领域，要求金融机构能够解释其自动化决策背后的逻辑，这给机器学习的实际应用带来了挑战。
3. 快速组建团队：企业希望提升开发人员和机器学习专家的专业水平，但管理者往往难以深入了解这些团队的工作内容及其所需的数据资源。
4. 快速实验：在机器学习领域，快速迭代和实验至关重要，但这通常需要大量的计算资源和时间。

加速机器学习模型的应用

Valohai平台提供了一种机器学习即服务的解决方案，旨在简化深度学习和机器学习的过程。该平台不仅记录了运行各种机器学习模型所需的数据集，还提供了详细的性能指标、成本分析及所使用的数据类型。通过将数据流转换为新的模型，平台能够有效且快速地支持机器学习项目的迭代优化。

Laaksonen解释说，“当开发者在云端运行机器学习任务时，他们往往难以监控整个过程的表现。利用我们的平台，用户可以记录输入数据并在数据存储中查看结果。这样，组织就可以轻松地在不同来源的数据集中测试不同的机器学习模型，从而加快从原始数据到生产环境的迁移速度。”

应用案例

Laaksonen分享了一些实际应用的例子。例如，Valohai平台的客户之一TwoHat Security正在开发一种模型，旨在阻止非法内容在网络上的传播。该公司与加拿大执法部门和大学合作，利用机器视觉技术识别并过滤来自暗网及其他网站的不当内容。

此外，还有许多应用程序被用于预防性维护、金融服务风险评估等领域，以及电信公司在部署未来通信塔站位置时的应用。

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