Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya は、より良い患者ケアのためのヘルスケア AI ソリューションの提供において 20 年の経験があります。 今回のゲスト特集では、機械学習プロジェクトが失敗する理由と、成功させるために何を考慮すべきかを語っていただきました。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 新しいテクノロジーのトレンドをどのように進めているかを認識していないと、プロセス全体がうまくいかない可能性があります. VentureBeat によると、AI プロジェクトの約 87% は多くの内因性要因により失敗しています。 また、これらの失敗は、ビジネス側に多大な損失をもたらします。
- これらの ML プロジェクトが失敗する理由は、専門知識の欠如、標準以下のデータ量と品質、誤ったラベル付け、適切なコラボレーションの欠如、時代遅れのデータ戦略、効率的なリーダーシップの不在、および不快なデータ バイアスです。
- ML プロジェクトが失敗する理由はたくさんありますが、組織に ML モデルを実装する場合は、すべての指針を考慮に入れることが重要です。 したがって、ML プロジェクトの処理について信頼できるエンド ツー エンドのサービス プロバイダーを取得し、精度と効率を向上させることをお勧めします。
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