Vatsal Ghiya, CEO en mede-oprichter van Shaip heeft 20 jaar ervaring in het aanbieden van AI-oplossingen voor de gezondheidszorg voor betere patiëntenzorg. In deze gastfunctie besprak hij de reden waarom het Machine Learning Project mislukt en waar hij rekening mee moet houden om het tot een succes te maken.
De belangrijkste afhaalmaaltijd van het artikel is
- Als u zich niet bewust bent van de manier waarop u verder gaat met de nieuwe technologische trends, kan het hele proces misgaan. Volgens VentureBeat mislukt ongeveer 87% van de AI-projecten vanwege veel intrinsieke factoren. En deze mislukkingen kosten ook enorm veel geld aan het zakelijke deel.
- De reden waarom deze ML-projecten mislukken, is vanwege een gebrek aan expertise, ondermaats datavolume en -kwaliteit, foutieve labeling, gebrek aan goede samenwerking, verouderde datastrategie, afwezigheid van efficiënt leiderschap en onaangename databias.
- Hoewel er veel redenen kunnen zijn waarom ML-projecten mislukken, is het belangrijk om alle tips in overweging te nemen als u ML-modellen in uw organisatie wilt implementeren. Daarom is het raadzaam om een geloofwaardige end-to-end dienstverlener in te schakelen voor het afhandelen van ML-projecten en een betere nauwkeurigheid en efficiëntie te krijgen.
Lees hier het volledige artikel:
