Webupdates Daily - Shaip

Top 7 Grënn fir ze wëssen Firwat Machine Learning Projeten versoen

Vatsal Ghiya, CEO a Matgrënner vu Shaip huet 20 Joer Erfarung fir Gesondheetsariichtung AI Léisunge fir besser Patientefleeg ze bidden. An dëser Gaaschtfeature huet hien iwwer de Grond diskutéiert firwat Machine Learning Project klappt a wat fir ze berücksichtegen fir en Erfolleg ze maachen.

De Schlëssel Takeaway vum Artikel ass

  • Wann Dir net bewosst sidd wéi Dir mat den neien Technologietrends viru geet, kann de ganze Prozess schief goen. Wéi pro VentureBeat, versoen ongeféier 87% vun AI Projeten wéinst villen intrinsesche Faktoren. An dës Feeler kaschten och e grousse Verloscht vu Suen am Geschäftsdeel.
  • De Grond wéinst dëse ML Projete feelt ass wéinst engem Mangel u Expertise, subpar Datevolumen & Qualitéit, falsch Etikettéierung, Mangel u richteg Zesummenaarbecht, datéiert Datestrategie Fehlen vun effizienter Leedung, an onsympathesche Datebias.
  • Och wann et vill Grënn kéinte sinn datt ML Projete gescheitert ginn, awer et ass wichteg all Indikatiounen ze halen musse berücksichtegt ginn wann Dir ML Modeller an Är Organisatioun implementéiert. Dofir ass et unzeroden e glafwierdeg End-to-End Service Provider fir ML Projekthandhabung ze kréien a besser Genauegkeet an Effizienz ze kréien.

Huelt de ganzen Artikel hei:

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

Sozial Share

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.