要讓人工智慧技術落地到企業進行應用並且發揮效能，最需要解決場景中模型的問題。

人工智慧為企業使用者提供服務、培訓、平臺、介面和硬體等各種能力，也包括業內通常說的演算法、算力和資料等能力。而無論從哪一個角度來看，人工智慧在行業落地中，離不開具體的場景。

麥肯錫曾經告誡過AI產品經理，沉迷於複雜AI模型的行為並不受推崇。這是因為底層模型的準確性並不能保證良好的使用者體驗。一些簡單的模型也能夠提供足夠的準確性。因為一旦增加模型的複雜性，那麼也會遵循二八定律的原則，就會導致邊際效益的遞減。因此，在某些情況下，準確性至關重要，模型需要多次迭代，並不需要一次性構建太複雜的模型。

也就是說，不管是垂直行業具有特色的應用場景，還是在水平行業通用的場景，幾乎都需要對原有的演算法模型進行調優，透過讀取該特定領域的資料，最佳化模型引數，來確保在該場景下預測的準確率。

10大流行演算法

在這裡，我們從網上搜集了10種流行AI演算法

1. 線性迴歸

2. Logistic迴歸

3. 線性判別分析

4. 決策樹

5. 樸素貝葉斯

6. K-Nearest Neighbors

7. 學習向量量化

8. 支援向量機

9. Bagging和隨機森林

10. 深度神經網路

哪一種適合你？

那麼如何判斷哪個模式更匹配您的需求呢？以下是一些幫助判斷的要點：

1. 您需要處理的3V大資料（輸入的數量，種類和速度）

2. 您可以使用的計算資源數量

3. 您處理資料的時間限制

4. 資料處理的目標

綜上所述，如果一個模型可以提供94%的預測精度，另一個模型可以提供86%的預測精度，但是高精度模型的處理時間是低精度模型處理時間的兩倍，那麼就需要您基於上述條件去做選擇。

但是，目前還存在一個比較大的問題是很多企業普遍缺乏設計、實施資料分析以及機器解決方案所需的專業知識。這就是為什麼有那麼多的企業都去選擇專門的託管服務提供商。