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I 7 principali motivi per sapere perché i progetti di machine learning falliscono

Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip, ha 20 anni di esperienza nell'offrire soluzioni di intelligenza artificiale nel settore sanitario per una migliore assistenza ai pazienti. In questa funzione ospite, ha discusso il motivo per cui il progetto Machine Learning fallisce e cosa tenere in considerazione per renderlo un successo.

La chiave da asporto dall'articolo è

  • Se non sei consapevole del modo in cui stai andando avanti con le nuove tendenze tecnologiche, l'intero processo potrebbe andare storto. Secondo VentureBeat, circa l'87% dei progetti di intelligenza artificiale fallisce a causa di molti fattori intrinseci. E questi fallimenti costano anche un'enorme perdita di denaro da parte degli affari.
  • Il motivo per cui questi progetti ML falliscono è dovuto alla mancanza di esperienza, al volume e alla qualità dei dati scadenti, all'etichettatura errata, alla mancanza di un'adeguata collaborazione, alla datata strategia dei dati, all'assenza di una leadership efficiente e a uno spiacevole pregiudizio dei dati.
  • Anche se potrebbero esserci molte ragioni per cui i progetti ML falliscono, è importante tenere in considerazione tutti i suggerimenti se si desidera implementare modelli ML nella propria organizzazione. Pertanto, è consigliabile ottenere un credibile fornitore di servizi end-to-end per la gestione dei progetti ML e ottenere una migliore precisione ed efficienza.

Leggi l'articolo completo qui:

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

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