Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medstifter af Shaip, har 20 års erfaring med at tilbyde AI-løsninger til sundhedspleje til bedre patientpleje. I dette gæsteindslag diskuterede han årsagen til, at Machine Learning Project mislykkes, og hvad der skal tages i betragtning for at gøre det til en succes.
Nøglen takeaway fra artiklen er
- Hvis du ikke er klar over, hvordan du går frem med de nye teknologitrends, kan hele processen gå skævt. Ifølge VentureBeat mislykkes omkring 87% af AI-projekter på grund af mange iboende faktorer. Og disse fiaskoer koster også store tab af penge på forretningsdelen.
- Årsagen til, at disse ML-projekter mislykkes, er på grund af mangel på ekspertise, underordnet datamængde og -kvalitet, fejlagtig mærkning, mangel på ordentligt samarbejde, dateret datastrategi fravær af effektivt lederskab og ubehagelig databias.
- Selvom der kan være mange årsager til, at ML-projekter bliver mislykkede, er det vigtigt at holde alle pointer med i overvejelserne, hvis du er i gang med at implementere ML-modeller i din organisation. Derfor er det tilrådeligt at få en troværdig end-to-end-tjenesteudbyder til ML-projekthåndtering og få bedre nøjagtighed og effektivitet.
Læs hele artiklen her:
