Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, daha iyi hasta bakımı için yapay zeka sağlık hizmetleri çözümleri sunma konusunda 20 yıllık deneyime sahiptir. Bu konuk özelliğinde, Makine Öğrenimi Projesinin neden başarısız olduğunu ve başarılı olması için nelere dikkat edilmesi gerektiğini tartıştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım
- Yeni teknoloji trendleri ile nasıl ilerlediğinizin farkında değilseniz tüm süreç ters gidebilir. VentureBeat'e göre, AI projelerinin yaklaşık %87'si birçok içsel faktör nedeniyle başarısız oluyor. Ve bu başarısızlıklar iş tarafında da büyük para kaybına neden oluyor.
- Bu makine öğrenimi projelerinin başarısız olmasının nedeni, uzmanlık eksikliği, ortalamanın altında veri hacmi ve kalitesi, hatalı etiketleme, uygun işbirliği eksikliği, verimli liderliğin olmaması ve hoş olmayan veri yanlılığıdır.
- Makine öğrenimi projelerinin başarısız olmasının birçok nedeni olabilir, ancak kuruluşunuza makine öğrenimi modellerini uyguluyorsanız tüm işaretçilerin dikkate alınması önemlidir. Bu nedenle, makine öğrenimi proje yönetimi için güvenilir bir uçtan uca hizmet sağlayıcı bulmanız ve daha iyi doğruluk ve verimlilik elde etmeniz önerilir.
Burada tam makaleyi okuyun:
