Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 在提供医疗保健 AI 解决方案以改善患者护理方面拥有 20 年的经验。 在这个来宾专题中，他讨论了机器学习项目失败的原因以及要使其成功需要考虑的因素。
文章的要点是
- 如果您不了解新技术趋势的前进方式，整个过程可能会出错。 根据 VentureBeat，大约 87% 的人工智能项目因许多内在因素而失败。 而这些失败也给企业造成了巨大的经济损失。
- 这些 ML 项目失败的原因是缺乏专业知识、数据量和质量不佳、标签错误、缺乏适当的协作、过时的数据策略缺乏有效的领导以及令人不快的数据偏见。
- 虽然 ML 项目失败的原因可能有很多，但如果您要在您的组织中实施 ML 模型，则必须考虑所有指针，这一点很重要。 因此，建议为 ML 项目处理获得可靠的端到端服务提供商，并获得更好的准确性和效率。
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