Вацал Гія, генеральний директор і співзасновник Shaip, має 20-річний досвід у пропонуванні рішень ШІ для охорони здоров’я для кращого догляду за пацієнтами. У цьому гостьовому виступі він обговорив причину невдачі проекту машинного навчання та що слід враховувати, щоб зробити його успішним.
Ключовий висновок зі статті такий
- Якщо ви не знаєте, як рухаєтеся вперед із новими технологічними тенденціями, весь процес може піти не так. За даними VentureBeat, близько 87% проектів штучного інтелекту зазнають невдачі через багато внутрішніх факторів. І ці невдачі також коштують великих втрат для бізнесу.
- Причиною невдачі цих проектів МЛ є відсутність досвіду, низький обсяг і якість даних, помилкове маркування, відсутність належної співпраці, відсутність застарілої стратегії обробки даних, відсутність ефективного керівництва та неприємне упередження даних.
- Хоча може бути багато причин провалу проектів ML, але важливо враховувати всі вказівки, якщо ви плануєте впроваджувати моделі ML у своїй організації. Отже, доцільно отримати надійного наскрізного постачальника послуг для обробки проектів МЛ і отримати кращу точність і ефективність.
Прочитайте повну статтю тут: