在科技界，大家都在关注机器学习这种技术，它不仅高效而且成本低。很多企业都梦想着能在这个领域里，用不多的钱快速搞出新的点子，加快业务更新换代的速度。
机器学习低成本快速实验的重要性
要想让机器学习系统有竞争力，快速又便宜地做实验特别重要。算法工程师就能把主要精力放在本职工作上。像一些大公司，开发流程挺麻烦的，工程师得花不少时间在别的事情上。再者，这样做还能减少试错的花费。小公司钱不多，每次试验出错成本高，就难有发展。这方法其他公司能学学吗？
抖音为何要用机器学习
抖音为啥要用机器学习？首先是因为场景需要，特别是在推荐算法这方面，用户那么多，数据量那么大，要是全靠人去分析，那怎么可能做到精准推荐？再者，随着抖音越做越大，以前的简单算法已经不够用了，用户的需求越来越多样，这就需要更精准的服务。就像抖音的用户遍布全球各地，各个年龄段都有，没有精准的机器学习，那提供个性化服务就挺难的。
问题数字化是前提
将问题转化为数字是机器学习应用的关键步骤。在实际应用中，比如抖音的视频推荐系统，数值化标准有助于明确判断。没有点赞数、观看时长这样的量化指标，评估视频推荐效果就变得困难。只有通过定量分析，智能推荐才有实际依据。这种做法在众多依赖数据处理的业务中普遍适用。那么，其他业务又是如何实现这一点的？
抖音在机器学习上的实践
抖音的推荐系统里，有个模型的训练过程能反映出实际效果。通常得花15个月来收集和构建数据样本进行训练，但用火山引擎的机器学习平台，只要5个小时就能完成，而且费用只要5000元。这样一来，以前可能要等很久才能更新一次的推荐系统，现在可以快速调整。工程师们早上训练好模型，下午就能上线进行A/B测试了。
衡量机器学习好坏的要素
三角形有三个要素，算法在其中扮演着核心角色。举个例子，导航APP里的路线规划算法，如果算法不好，就会让人多走冤枉路。而且，人力资源的投入产出比也非常重要。要是那些善于创新的算法工程师在复杂的流程中，他们的潜能就很难得到发挥。再来说说基础设施的易用性，比如一个新出的机器学习框架，只有简单易用，工程师们才能快速学会并使用。
算法工程师的高效工作状态
火山引擎助力下，一名算法工程师一周内就写好了调研代码，完成了模型训练并成功上线。这过程中，他无需过多沟通协调。而在其他公司，算法工程师可能面临诸多限制，难以实现如此高的效率。那企业该如何调整，才能让自家算法工程师也这么高效？欢迎点赞并分享你的见解。
