現在的企業需要處理更多的資料才能跟上趨勢，但資料產生的速度之快常令人猝不及防，故擁有快速進行決策的能力變得非常關鍵，唯有善用適當的資訊快速做出決策的企業，才能成為戰場上的贏家。
機器學習技術驅動了這場變革。無論企業嘗試向顧客提出建議、改進生產製造流程或應對市場的變動，都能運用機器學習技術處理大量的資料，進而提高自身的競爭優勢。
然而，機器學習雖能創造大好機會，卻也同時帶來了相應的挑戰，以下將深入探討機器學習的五大實務問題，以及這些問題對企業應用會產生的影響。
【本篇精采重點】
1. 訓練資料為何又分為「特徵」與「標籤」？且這兩者皆會影響模型預測結果？
2. 投資成本越高才能獲得精確模型？以速度為考量就必須犧牲準確度？企業會因取捨吃虧嗎？
3. 用來訓練模型的資料竟然也會帶有「偏見」？
4. 模型可能因不同原因而出現衰退的現象，這時該怎麼辦？
5. 當模型產出的結果出乎預期時，究竟是哪個環節出現錯誤？
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