Actualizări web zilnice - Shaip

Top 7 motive pentru a ști de ce proiectele de învățare automată eșuează

Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip are 20 de ani de experiență în oferirea de soluții AI de îngrijire medicală pentru o îngrijire mai bună a pacienților. În această funcție pentru invitați, el a discutat despre motivul pentru care proiectul de învățare automată eșuează și despre ce să țină cont pentru a-l face un succes.

Principala concluzie din articol este

  • Dacă nu sunteți conștient de modul în care mergeți mai departe cu noile tendințe tehnologice, întregul proces ar putea merge prost. Conform VentureBeat, aproximativ 87% dintre proiectele AI eșuează din cauza multor factori intrinseci. Și aceste eșecuri costă și pierderi uriașe de bani din partea afacerii.
  • Motivul pentru care aceste proiecte ML eșuează este din cauza lipsei de expertiză, a volumului și a calității datelor necorespunzătoare, a etichetării eronate, a lipsei unei colaborări adecvate, a strategiei de date învechite, a absenței unei conduceri eficiente și a părtinirii neplăcute de date.
  • Deși ar putea exista multe motive pentru care proiectele ML au eșuat, este important să păstrați toate indicațiile care trebuie ținute în considerare dacă doriți să implementați modele ML în organizația dvs. Prin urmare, este recomandabil să obțineți un furnizor de servicii end-to-end credibil pentru gestionarea proiectelor ML și să obțineți o mai bună acuratețe și eficiență.

Citeste articolul complet aici:

https://www.webupdatesdaily.com/why-machine-learning-projects-fail-7-reasons-that-can-take-your-efforts-for-a-ride/

Partajare socială

Să discutăm astăzi despre cerințele tale privind datele de instruire AI.