在过去的20年里，人工智能最大的发展是推动深度学习技术的发展：大数据的扩展以及如何有效管理大数据系统的知识，负担得起和可访问的计算能力，可以处理一些最具挑战性的机器学习模型开发。今天的数据科学家和机器学习工程师现在有很多选择，可以选择如何构建模型，以满足他们的特定需求，解决各种人工智能模式。

然而，对于那些希望建立机器学习模型的人来说，选择的多样性实际上是挑战的一部分。你可以用不同的方法开发一个机器学习模型，这是一个问题，许多人工智能软件供应商在解释他们的产品实际功能方面做得特别差。对于许多人工智能供应商来说，能够解释产品和/或公司实际做什么的营销技巧的网站显然是缺乏的。这使得那些希望实现机器学习模型的人很难为他们选择最好的供应商。

解开机器学习模型开发的复杂性

机器学习是人工智能的基石。如果没有一种方法让系统从经验和例子中学习，它们就无法完成需要从数据中学习模式的高阶认知任务。如果没有机器学习，机器就需要人类编写和开发的指令和规则来告诉它们该做什么，这不是智能——那只是编程。

机器学习有三种主要方法：机器从人类标记的例子中学习的有监督学习，机器发现数据中模式的无监督学习，以及机器通过奖励系统从试错中学习的强化学习。每种方法都适用于不同的学习场景。

此外，机器学习实践者可以使用各种各样的算法来实现这些不同的学习方法。这些算法有不同的折衷和性能特点。

此外，在特定训练数据上训练特定算法的最终结果是机器学习模型。该模型表示机器在特定任务中所学的知识。人们似乎经常混淆机器学习算法和机器学习模型，后者告诉机器他们应该使用什么方法来编码学习，而机器学习模型是这种学习的结果。新的算法并不经常开发，因为新的学习方法很少。然而，新的模型一直在发展，因为每一个新的学习都被编码在一个模型中，这种情况可能发生无数次。

除了上述挑战外，构建机器学习模型可能特别具有挑战性，尤其是对于那些数据科学和机器学习技能和理解能力有限的人来说。拥有深厚的技术能力和强大的统计知识的人可以根据自己的经验优化和调整模型并选择适当的算法，而其他对模型创建相当陌生的人可能会被选择正确的建模方法所需的所有选择所困扰。市场上开发机器学习模型的工具满足了从新手到专家的广泛需求，使得工具选择更具挑战性。