Dem Shaip säi CEO a Matgrënner Vatsal Ghiya a senger leschter Gaaschtfeature huet iwwer d'Wichtegkeet vun AI geschwat a wéi d'Hindernisser iwwerwannen, déi an der Linn vun der AI Applikatioun Entwécklung kommen.
Hei sinn d'Haaptvirdeeler aus dem Artikel
- Vu medezinesch diagnostescher Imaging bis selbstfahrend Autoen, Kënschtlech Intelligenz war eng grouss Hëllef fir komplex Geschäftsprozesser ze vereinfachen. Trotz de verbreete Virdeeler vun AI ass d'Adoptiounsquote vun AI nach ëmmer niddereg wéinst enger Rei vun Hindernisser déi hire Wee kommen.
- Fir all AI Applikatiounsdaten z'entwéckelen ass de Schlësselelement fir de Prozess ze féieren an ze skaléieren. A just well d'Donnéeën ze méi séier generéiert ginn wéi jee virdrun, heescht net datt d'Daten einfach z'erreechen sinn. Niddereg-Qualitéit biased Donnéeën ass eng aner Schlëssel Erausfuerderung déi gekëmmert muss ginn iwwerdeems AI installéiert.
- Ausserdeem, wann Dir Qualitéitsdaten hutt, ass Är Aarbecht nach laang net eriwwer. Dir musst dës Donnéeën a Maschinnléierenformat konvertéieren e Prozess dee vill Erausfuerderunge huet. Dofir musst Dir en Team hunn dat ka schaffen fir Abléck aus den Donnéeën ze kréien an d'AI Applikatiounsentwécklung e glatene Wee mécht.
Liest de ganzen Artikel hei:
https://readwrite.com/3-steps-to-overcome-common-ai-application-development-obstacles/
