机器学习与建筑数据集有什么样的必然联系

机器学习可以极大地提高业务效率

它可以帮助确定在定义的时期内哪些产品和服务销售良好，从而使公司可以相应地调整其销售业务以提高利润，机器学习还可以识别业务流程的哪些部分占用了过多的时间和资源，从而使公司能够在利润受损之前进行改进，小型公司可以从小型机器学习项目开始，终可以扩展和改进它们，在此过程中，他们可以访问有价值的数据，这可以帮助他们发展业务。

小型企业可以利用机器学习

餐馆自助洗衣店或街角商店的所有者可能认为他们的业务不需要机器学习，认为他们生成的数据量不需要使用机器学习，或者认为机器学习项目对于小规模企业来说过于复杂和昂贵业务，机器学习项目实际上对各种规模的企业都有利，它们帮助企业做出更好的决策并节省运营成本，例如工资单应用程序可以在智能手机上处理工资单。

一些企业可能已经在不知不觉中使用小型机器学习项目

社交媒体网站，数据库和基于云的平台都是几乎所有企业都使用的小型机器学习项目，此外它们是可下载的，并且可以在计算机，平板电脑和智能手机上使用，从而使其易于启动和使用。

建立数据集的障碍

机器学习项目的基础是训练数据，这些数据将用于教机器识别模式，培训的质量取决于数据输入的质量，创建此数据集并不总是一件容易的事，一些公司不知道他们是否使用了正确的数据，在其他情况下，公司不确定他们拥有的数据量是否足以进行评估，还需要验证数据的准确性

这些问题可以通过从数据集中导出以下子集来解决：

1、训练数据集 –用于形成预测模型的数据子集

2、测试数据集 –一个数据子集，用于确定将来的预测模型将如何执行；如果预测模型与训练集比与测试集更接近，则可能会过拟合。

3、验证数据集 –衡量预测模型对给定质量标准的依从性的数据子集。

4、使用这些数据子集，公司可以判断其拥有的数据集是否完整，准确和相关，从而使组织能够生成有价值的见解，从而提高业务的可持续性。

建立数据集的方法

有多种方法可以帮助公司建立数据集，首先是“自己动手”的方法，这种方法通常涉及使用在线应用程序和从在线教程中学到的信息，这种方法可以帮助节省资金，并为公司所有者提供创建数据集的手经验，不利的一面是，这很大程度上是一个反复试验的过程，在线提供的信息大部分未经验证，除非企业所有者是数据挖掘专家，否则他们很可能会犯错误，这可能会导致延迟和其他费用。

第二种方法是雇用临时工

如果他们精通构建数据集，则可以立即帮助启动和运行机器学习项目。雇用临时工还可以使公司节省工资和福利，但是由于临时工的性质，临时工可能会来来往往。通常，这意味着公司的数据集和机器学习项目可以由一个临时工创建，而由另一个临时工维护，这可能会导致中断。

第三种方法是托管外包

公司可以将其数据集和机器学习项目的构建，运营和维护外包给托管服务提供商，此选项具有成本效益，并提供可靠的服务，但是外包给托管服务提供商可能会损害数据安全性和机密性，许多公司所有者并不完全了解托管服务提供商如何处理传输给他们的信息。

无论选择哪种方法，企业所有者都需要记住，机器学习项目和数据集是可以帮助他们实现业务可持续性的工具，它们是否会达到目的，在很大程度上取决于公司是否有效地使用它们，在进行机器学习项目并创建数据集之前，公司必须首先确定其目标并验证其所拥有的数据是否与目标相关，大数据是好的，但是公司需要知道如何使用它。

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