Vatsal Ghiya, VD och medgrundare av Shaip har 20 års erfarenhet av att erbjuda AI-lösningar för sjukvård för bättre patientvård. I det här gästinslaget diskuterade han anledningen till att Machine Learning Project misslyckas och vad man bör tänka på för att göra det till en framgång.
Nyckeln från artikeln är
- Om du inte är medveten om hur du går framåt med de nya tekniktrenderna kan hela processen gå snett. Enligt VentureBeat misslyckas cirka 87 % av AI-projekten på grund av många inneboende faktorer. Och dessa misslyckanden kostar också stora förluster av pengar för affärsdelen.
- Anledningen till att dessa ML-projekt misslyckas är på grund av brist på expertis, undermålig datamängd och kvalitet, felaktig märkning, brist på korrekt samarbete, föråldrad datastrategi frånvaro av effektivt ledarskap och obehaglig databias.
- Även om det kan finnas många anledningar till att ML-projekt misslyckas, men det är viktigt att hålla alla anvisningar i beaktande om du ska implementera ML-modeller i din organisation. Därför är det tillrådligt att skaffa en trovärdig end-to-end-tjänsteleverantör för ML-projekthantering och få bättre noggrannhet och effektivitet.
Läs hela artikeln här: