要让人工智能技术落地到企业进行应用并且发挥效能，最需要解决场景中模型的问题。

人工智能为企业用户提供服务、培训、平台、接口和硬件等各种能力，也包括业内通常说的算法、算力和数据等能力。而无论从哪一个角度来看，人工智能在行业落地中，离不开具体的场景。

麦肯锡曾经告诫过AI产品经理，沉迷于复杂AI模型的行为并不受推崇。这是因为底层模型的准确性并不能保证良好的用户体验。一些简单的模型也能够提供足够的准确性。因为一旦增加模型的复杂性，那么也会遵循二八定律的原则，就会导致边际效益的递减。因此，在某些情况下，准确性至关重要，模型需要多次迭代，并不需要一次性构建太复杂的模型。

也就是说，不管是垂直行业具有特色的应用场景，还是在水平行业通用的场景，几乎都需要对原有的算法模型进行调优，通过读取该特定领域的数据，优化模型参数，来确保在该场景下预测的准确率。

10大流行算法

在这里，我们从网上搜集了10种流行AI算法

1. 线性回归

2. Logistic回归

3. 线性判别分析

4. 决策树

5. 朴素贝叶斯

6. K-Nearest Neighbors

7. 学习矢量量化

8. 支持向量机

9. Bagging和随机森林

10. 深度神经网络

哪一种适合你？

那么如何判断哪个模式更匹配您的需求呢？以下是一些帮助判断的要点：

1. 您需要处理的3V大数据（输入的数量，种类和速度）

2. 您可以使用的计算资源数量

3. 您处理数据的时间限制

4. 数据处理的目标

综上所述，如果一个模型可以提供94%的预测精度，另一个模型可以提供86%的预测精度，但是高精度模型的处理时间是低精度模型处理时间的两倍，那么就需要您基于上述条件去做选择。

但是，目前还存在一个比较大的问题是很多企业普遍缺乏设计、实施数据分析以及机器解决方案所需的专业知识。这就是为什么有那么多的企业都去选择专门的托管服务提供商。