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CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:

科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题：

“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统，而支配所有学习过程的基本法则是什么？[1]”

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，正如计算机科学家和机器学习先驱 [19]Tom M.Mitchell所定义的：“机器学习是对计算机算法的研究，允许计算机程序通过经验自动改进。” [18] —ML是我们期望实现人工智能的方法之一。机器学习依赖于对大大小小的数据集进行研究，通过检查和比较数据来发现共同的模式并探索细微差别。

例如，如果您提供一个机器学习模型，其中包含许多您喜欢的歌曲，以及它们相应的音频统计数据（舞蹈性、乐器、节奏或流派）。它应该能够自动化（取决于所使用的有监督机器学习模型）并生成推荐系统 [43]，以便在未来向您推荐您喜欢的音乐（以高概率），类似于Netflix、Spotify和其他公司所做的 [20] [21] [22]。

在一个简单的例子中，如果你加载了一个机器学习程序，其中有相当大的X射线图片数据集以及它们的描述（症状、需要考虑的项目和其他），它应该有能力在以后协助（或可能自动化）X射线图片的数据分析。机器学习模型会查看不同数据集中的每一张图片，并在具有可比指征标签的图片中找到共同的模式。此外，（假设我们对图像使用可能的ML算法）当你用新的图片加载模型时，它会将其参数与之前收集的例子进行比较，以揭示图片中包含它先前分析过的任何指征的可能性。
 

除了为新的工作场所奠定技术基础之外，IT领导者在2021年还将面临疫情带来其他挑战，其中有些是远程协作时代所特有的，而有些挑战是组织正在面临的，例如如何平衡预算和储备人才。

技术领导者的优先事项在去年发生了很大变化：其中包括新技术的采用、数字化转型、招聘需求以及工作场所文化。一些IT领导者对组织在新的一年中将如何适应和应对最艰巨的挑战进行了分析和阐述。

1. 规划未来的工作场所

Northern Trust公司企业和机构服务首席信息官JeffMcCarter表示，很多组织正在考虑让其员重返其现场办公场所，而疫情期间还要兼顾员工的身心安全。组织需要对未来的工作场所进行规划。

McCarter说，“Northern Trust公司在2020年第一季度启用了一个新的开放式工作区，而在冠状病毒疫情袭来时，这个工作区难以满足健康要求。但是现在可以更好地利用，因为我们公司的大多数员工在家远程工作，办公室只需要一部分员工工作，而该空间是为实现这种灵活性而设计的。当组织团队需要在一起讨论时，会将相关成员召集在一起，我们会以不同的方式使用我们的办公空间。”

工作场所通讯平台Workvivo公司首席技术官Joe Lennon表示，在可预见的将来，对远程工作的调整将继续进行，这可能会导致员工精神紧张，需要引起关注。

Lennon说：“如今在家远程工作的好处已经显现，在组织办公室工作的社会资本将会耗尽。有些远程工作的员工感到疲惫不堪或孤独无助，或者在远程工作环境中很难找到工作与生活的平衡。我们都需要找到有效的方法，在网上重新创造工作场所文化和办公室活力，让员工更多的联系和参与。我们希望确保员工理解并感受到公司文化的一部分，并与我们的目标保持一致，以便他们能够在这种新模式下高效、愉快地工作。”
 

从调查中学习

调查的设计目标应该是提供对整体业务愿景的深刻洞察，包括战略、关键优先事项和必要的能力等。Palmer指出，IT调查传统上侧重于技术和服务质量，例如，服务台支持、交付可靠性、系统稳定性和安全性等。然而，时代变了。现代调查的目标应该放在IT帮助推动业务愿景的方法上。Palmer说：“我们的目标是抓住围绕核心战略取胜所需的成果，例如增长、利润、客户体验和创新。”

调查问题会有所不同，这取决于目标响应者。Becirovic建议：“关键是调查要简短，可以灵活回答。”他补充道：“定性反馈和百分比一样重要。”

进行持续评估

与任何业务优化计划一样，IT/业务协调应被视为开放式的项目。Gildersleeve建议：“应建立流程，以保证冗余和监督，以确定双方关系是成功的还是需要改进的。”她说：“这实际上是与公司内的同行持续不断地保持对话。”

评估协调性应该是IT管理层经常讨论的问题。Haddad指出：“经常进行前后一致的协调性检查，IT部门将从被动变为主动。主动作为的IT部门致力于在问题发生之前修复和解决问题，而不是等待问题出现，然后不得不进行损害控制和恢复。”

（编辑：广元站长网）

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