Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, verfügt über 20 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Lösungen im Gesundheitswesen für eine bessere Patientenversorgung. In diesem Gastbeitrag erörterte er den Grund, warum Machine Learning Project scheitert und was zu beachten ist, um es zum Erfolg zu führen.
Das Wichtigste aus dem Artikel ist
- Wenn Sie sich nicht bewusst sind, wie Sie mit den neuen Technologietrends vorankommen, kann der gesamte Prozess schief gehen. Laut VentureBeat scheitern rund 87 % der KI-Projekte aufgrund vieler intrinsischer Faktoren. Und diese Ausfälle kosten auch auf der Geschäftsseite enorme Geldverluste.
- Der Grund für das Scheitern dieser ML-Projekte liegt in mangelndem Fachwissen, unterdurchschnittlicher Datenmenge und -qualität, fehlerhafter Kennzeichnung, mangelnder ordnungsgemäßer Zusammenarbeit, veralteter Datenstrategie, fehlender effizienter Führung und unangenehmer Datenverzerrung.
- Es kann zwar viele Gründe geben, warum ML-Projekte fehlschlagen, aber es ist wichtig, alle Hinweise zu berücksichtigen, wenn Sie ML-Modelle in Ihrem Unternehmen implementieren möchten. Daher ist es ratsam, einen glaubwürdigen End-to-End-Dienstleister für die ML-Projektabwicklung zu finden und eine bessere Genauigkeit und Effizienz zu erzielen.
Lesen Sie den ganzen Artikel hier:
