机器学习行业研究与学术研究
简介
机器学习是一门快速发展的学科，极大地帮助了学术界和工业研究。机器学习现在被认为非常重要，它可以彻底改变各种行业和学术学科。在本文中，我们将对比机器学习行业研究和学术研究之间的区别，强调它们的相似之处、分歧之处以及它们相互支持的方式。
行业研究与学术界。
行业中的机器学习
金融、医疗保健、营销和电子商务只是机器学习产生重大影响的几个行业。由于机器学习算法在各个领域的应用，公司能够简化流程、更好地决策并改善客户体验。对结果的重视是行业机器学习与研究机器学习之间最重要的区别之一。
在商业世界中，实现特定结果(如增加销售额或削减成本)是关键目标。机器学习模型是为了回答某些问题而创建的，并且旨在在特定的商业环境中发挥作用。为了使现有系统更容易部署和使用，行业研究需要创建可以集成到其中的模型。许多团队，包括数据科学家、软件工程师和产品经理，都在商业世界中合作开展机器学习项目。
数据的可用性和质量是行业机器学习面临的两个问题。为了使机器学习模型取得成功，企业必须确保他们收集的数据可靠、相关且及时。由于企业需要保护客户数据并遵守法律规定，数据隐私和安全也是关键因素。
学术界的机器学习
学术界机器学习研究的目标是通过创建新算法和增强旧算法来提高最新技术水平。主要目标是更全面地理解机器学习技术并开发创新方法来应对挑战性问题。学术研究也存在合作，但合作通常更加多学科，涉及多个学科的学术界，包括计算机科学、数学和工程学。
学术界机器学习研究的目标是创建可用于解决挑战性问题的新理论、方法和算法。能够推广到新数据并从大数据集中学习的机器学习模型引起了研究人员的兴趣。这项研究经常需要创建新模型、测试新算法并评估这些模型的性能。
缺乏庞大的顶级数据集是学术界机器学习研究面临的主要障碍之一。通常需要公共数据集，或者研究人员必须自己创建数据集，这可能会耗费时间和金钱。另一个困难是机器学习研究需要高度的专业化，这使得研究人员很难跨学科合作。
行业研究与学术界:差异
目标和目的 − 行业研究中的机器学习目标和目的通常侧重于财务结果，例如提高生产力、削减开支或增加收入。关键目标是在解决特定业务问题的同时产生具体成果。此外，学术界的机器学习研究集中于提高最新技术水平、理解底层算法以及创建解决挑战性问题的新方法。
时间框架 − 行业研究通常由短期期限和目标驱动，重点是迅速提供结果。学术界研究通常采用更彻底的方法，并专注于开发新技术和算法。
资源 − 行业研究中经常根据真实数据创建和评估机器学习模型，以确保其有用性。在将新算法和方法用于实际数据测试之前，学术研究人员经常使用模拟数据或公开数据集对其进行检查。
跨学科合作 - 虽然多个研究团队之间的合作对于学术研究和工业研究都至关重要，但合作的形式各不相同。虽然学术研究经常涉及来自计算机科学、数学和工程等不同学科的学者之间的跨学科合作，但行业研究经常涉及数据科学家、软件工程师和产品经理之间的合作。
知识产权 - 工业研究经常使用为公司问题创建的独家数据和模型。专利、版权和商业秘密是知识产权考虑的几个例子。另一方面，学术研究经常专注于传播研究论文并免费向研究界提供新技术和算法。
道德考虑 - 行业研究中应考虑的基本道德考虑包括数据隐私、安全和偏见。学术研究人员必须考虑其工作可能带来的道德后果，即使他们可能比工业研究人员拥有更多的自由来研究与特定商业挑战没有直接关系的主题。
验证和测试 - 在行业研究中，机器学习模型通常在真实数据上开发和测试，以验证其有效性。在学术界，研究人员经常使用模拟数据或公共数据集来验证新算法和方法，然后再在真实数据上测试它们。
结论
总之，机器学习是一门充满活力且快速发展的学科，有可能彻底改变商业和学术研究。尽管工业和学术界的机器学习存在差异，但仍有合作和互利的潜力。随着机器学习的扩展和变化，企业研究和学术研究之间的合作对于改进该主题和解决实际问题至关重要。
