Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 在提供醫療保健 AI 解決方案以改善患者護理方面擁有 20 年的經驗。 在這個來賓專題中，他討論了機器學習項目失敗的原因以及要使其成功需要考慮的因素。
文章的要點是
- 如果您不了解新技術趨勢的前進方式，整個過程可能會出錯。 根據 VentureBeat，大約 87% 的人工智能項目因許多內在因素而失敗。 而這些失敗也給企業造成了巨大的經濟損失。
- 這些 ML 項目失敗的原因是缺乏專業知識、數據量和質量不佳、標籤錯誤、缺乏適當的協作、過時的數據策略缺乏有效的領導以及令人不快的數據偏見。
- 雖然 ML 項目失敗的原因可能有很多，但如果您要在組織中實施 ML 模型，則必須考慮所有的指針，這一點很重要。 因此，建議為 ML 項目處理獲得可靠的端到端服務提供商，並獲得更好的準確性和效率。
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