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为什么大多数机器学习项目未能投入生产
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原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
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内容提要
大多数机器学习项目未能投入生产，常见失败原因包括问题选择错误、数据质量差、模型与产品不匹配等。成功的关键在于明确商业目标、重视数据质量、早期建立评估管道以及跨职能团队协作。
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关键要点
- 大多数机器学习项目未能投入生产，常见失败原因包括选择错误的问题、数据质量差、模型与产品不匹配等。
- 成功的关键在于明确商业目标，确保项目确实需要机器学习。
- 将数据视为产品，防止数据泄漏和偏差，投资于标注和评估管道。
- 管理不确定性，保持低风险高影响的项目组合，同时孵化高风险的创新项目。
- 鼓励跨职能团队的早期合作，确保利益相关者对项目的理解和支持。
- 机器学习项目生命周期包括识别商业目标、数据处理、模型训练、部署和监控。
- 选择错误的问题是机器学习项目失败的关键原因之一，明确目标至关重要。
- 数据问题是机器学习项目的常见陷阱，数据质量直接影响模型的可靠性。
- 将机器学习模型转化为可用产品需要解决生产约束和额外要求。
- 离线成功与在线失败的差异在于数据和指标的不同，需快速进行A/B测试以验证模型效果。
- 非技术障碍如缺乏利益相关者支持和规划不足是模型部署的主要障碍。
- 管理机器学习项目需要与传统软件工程项目不同的策略，强调早期合作和快速迭代。
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