تحديثات الويب اليومية - Shaip

أهم 7 أسباب لمعرفة سبب فشل مشروعات التعلم الآلي

Vatsal Ghiya ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip لديه 20 عامًا من الخبرة في تقديم حلول AI للرعاية الصحية من أجل رعاية أفضل للمرضى. في ميزة الضيف هذه ، ناقش سبب فشل مشروع التعلم الآلي وما يجب مراعاته لإنجاحه.

مفتاح الوجبات الجاهزة من المادة هو

  • إذا لم تكن على دراية بالطريقة التي تمضي قدمًا في اتجاهات التكنولوجيا الجديدة ، فقد تنحرف العملية برمتها. وفقًا لـ VentureBeat ، تفشل حوالي 87 ٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب العديد من العوامل الداخلية. وتكلف هذه الإخفاقات أيضًا خسائر فادحة في الأموال من جانب الأعمال.
  • يرجع السبب في فشل مشاريع ML هذه إلى نقص الخبرة ، وحجم وجودة البيانات دون المستوى ، ووضع العلامات الخاطئة ، ونقص التعاون المناسب ، وغياب استراتيجية البيانات المؤرخة للقيادة الفعالة ، والتحيز غير السار في البيانات.
  • في حين أنه قد يكون هناك العديد من الأسباب لفشل مشاريع ML ، إلا أنه من المهم مراعاة جميع المؤشرات إذا كنت بصدد تنفيذ نماذج ML في مؤسستك. ومن ثم ، فمن المستحسن الحصول على مزود خدمة شامل موثوق به للتعامل مع مشروع ML والحصول على دقة وكفاءة أفضل.

قراءة المقال كاملا هنا:

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

شارك الاجتماعية

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.