Щоденні веб-оновлення - Shaip

7 основних причин невдачі проектів машинного навчання

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:

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

Соціальна Поділитися

Давайте сьогодні обговоримо ваші вимоги до даних для навчання AI.