עדכוני אינטרנט מדי יום - שייפ

7 הסיבות המובילות לדעת מדוע פרויקטי למידת מכונה נכשלים

ל-Vatsal Ghiya, מנכ"ל ומייסד שותף של Shaip יש 20 שנות ניסיון בהצעת פתרונות AI בריאות לטיפול טוב יותר בחולים. בתכונת אורח זו, הוא דן בסיבה לכך שפרויקט למידת מכונה נכשל ומה כדאי לקחת בחשבון כדי להפוך אותו להצלחה.

המפתח מהמאמר הוא

  • אם אינך מודע לדרך שבה אתה הולך קדימה עם מגמות הטכנולוגיה החדשות, התהליך כולו עלול להשתבש. לפי VentureBeat, כ-87% מפרויקטי הבינה המלאכותית נכשלים בגלל גורמים מהותיים רבים. והכשלים הללו גם עולים אובדן עצום של כסף בחלק העסקי.
  • הסיבה שבגלל פרויקטי ML אלה נכשלים היא בגלל חוסר מומחיות, נפח ואיכות נתונים נמוכים, תיוג שגוי, חוסר שיתוף פעולה נכון, היעדר אסטרטגיית נתונים מיושן של מנהיגות יעילה והטיית נתונים לא נעימה.
  • אמנם יכולות להיות סיבות רבות לכך שפרויקטים של ML נכשלים, אבל חשוב לשמור על כל הנקודות שיש לקחת בחשבון אם אתה מתכוון להטמיע מודלים של ML בארגון שלך. לפיכך, מומלץ להשיג ספק שירות אמין מקצה לקצה לטיפול בפרויקטים של ML ולקבל דיוק ויעילות טובים יותר.

קראו את המאמר המלא כאן:

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

שתף חברתי

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.