Vatsal Ghiya, Shaipin toimitusjohtaja ja toinen perustaja, on 20 vuoden kokemus terveydenhuollon tekoälyratkaisujen tarjoamisesta parempaan potilaiden hoitoon. Tässä vierastilaisuudessa hän keskusteli syistä, miksi koneoppimisprojekti epäonnistuu ja mitä pitää ottaa huomioon, jotta se onnistuisi.
Tärkein poisto artikkelista on
- Jos et ole tietoinen siitä, miten etenee uusien teknologiatrendien parissa, koko prosessi saattaa mennä pieleen. VentureBeatin mukaan noin 87 % tekoälyprojekteista epäonnistuu monien sisäisten tekijöiden vuoksi. Ja nämä epäonnistumiset maksavat myös valtavia rahan menetyksiä liiketoiminnalle.
- Syynä näiden ML-projektien epäonnistumiseen on asiantuntemuksen puute, huonompi datamäärä ja laatu, virheelliset merkinnät, asianmukaisen yhteistyön puute, vanhentuneen tietostrategian tehokkaan johtamisen puuttuminen ja epämiellyttävä dataharha.
- Vaikka ML-projektien epäonnistumiseen voi olla monia syitä, on tärkeää pitää kaikki osoittimet huomioon, jos aiot ottaa ML-malleja käyttöön organisaatiossasi. Siksi on suositeltavaa hankkia uskottava päästä päähän -palveluntarjoaja ML-projektien käsittelyyn ja saada parempi tarkkuus ja tehokkuus.
Lue koko artikkeli:
