集战略、设计和工程服务于一体，致力于推动数字化创新的全球软件及技术咨询公司思特沃克（ 纳斯达克代码：TWKS）发布了第27期《技术雷达》。此报告每半年发布一期，内容来自思特沃克（Thoughtworks）在解决客户面临的严峻业务挑战时获得的观察结果、对话内容和一线经验。尽管机器学习 (ML) 曾经需要大型数据集和强大的计算能力来解决复杂的业务问题，但本期报告指出，工具、应用程序和技术的持续增长和广度，正在使 IT 组织能够将机器学习 (ML) 使用到更加广泛的领域
随着各种规模和类型的设备上计算能力的增长，以及开源工具更加普及和易于使用，即使最小的组织也可以使用机器学习（ML）。特别是，随着对隐私和个性化信息的要求和保护意识越来越严格，企业在寻找像联邦学习这样的技术，为物联网和移动应用场景中的敏感信息提供更好的隐私保护。由于机器学习（ML）高度依赖训练数据的质量，常规的警告仍然是数据集中存在的漏洞和固有偏差。而开源工具优势就在于可以帮助建立算法如何解释和处理数据的透明度。
”机器学习（ML）曾经仅限于最高级的用户和资源丰富的 IT 组织，但现在更公开更易用的模型和组件有助于降低准入门槛，使更多组织可以访问机器学习（ML）体验和解决方案。“思特沃克（Thoughtworks）首席技术官Rebecca Parsons博士表示，”建议组织也对更实用的场景持开放态度，在这些场景中，机器学习（ML）可以应用于运营、产品和服务以提高效率，而不仅仅是更具颠覆性的应用程序。“
第27期《技术雷达》的精彩主题包括：
机器学习的主流化：短短十几年内，机器学习已经从一种高度专业技术化转变为几乎任何拥有数据和计算能力的人都可以做的事情。这是值得欢迎的——但行业必须能够驾驭空间中工具和框架的扩散以及愈加明显和紧迫的道德问题。
“平台即产品”的力量：特别是在授权开发人员方面，平台可以是一个强大的东西。 然而，当它们没有被正确地视为产品时，我们经常会看到令人遗憾的结果——重要的是，平台的构建和维护方式必须能够响应和调解技术团队和更广泛组织的需求。
将数据所有权移至边缘节点：在数据方面，中心化可能会产生限制。 然而，新技术和工具使得克服中心化挑战变得更加容易，从技术和隐私的角度来看皆有优势。
移动端也应该模块化：模块化的好处众所周知，但由于种种原因，它们还没有在移动开发中得以利用。现在就是作出改变得时机；我们相信，对移动应用采用模块化方法不仅可以提高移动应用程序的质量，还可以提高构建它们的体验。
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关于 思特沃克（Thoughtworks）
思特沃克（Thoughtworks ）是一家集战略、设计和工程于一体的全球软件及技术咨询公司，致力于推动数字化创新。我们在 18 个国家/地区设有 50 个办事处，拥有超过 12,000 名员工。在过去 25 年多时间里，我们凭借技术优势帮助客户解决了各种复杂的业务问题，与客户一起实现了非凡的影响。