Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medgründer av Shaip har 20 års erfaring med å tilby AI-løsninger for helsetjenester for bedre pasientbehandling. I dette gjesteinnslaget diskuterte han årsaken til at Machine Learning Project mislykkes og hva man bør tenke på for å gjøre det til en suksess.
Nøkkeluttaket fra artikkelen er
- Hvis du ikke er klar over hvordan du går videre med de nye teknologitrendene, kan hele prosessen gå galt. Ifølge VentureBeat mislykkes rundt 87 % av AI-prosjektene på grunn av mange iboende faktorer. Og disse feilene koster også store tap av penger på forretningsdelen.
- Grunnen til at disse ML-prosjektene mislykkes er på grunn av mangel på ekspertise, undermålig datavolum og kvalitet, feilmerking, mangel på riktig samarbeid, datert datastrategi fravær av effektivt lederskap og ubehagelig databias.
- Selv om det kan være mange årsaker til at ML-prosjekter mislykkes, er det viktig å holde alle tipsene i betraktning hvis du skal implementere ML-modeller i organisasjonen din. Derfor er det tilrådelig å få en troverdig ende-til-ende-tjenesteleverandør for ML-prosjekthåndtering og få bedre nøyaktighet og effektivitet.
Les hele artikkelen her:
