Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip, tem 20 anos de experiência na oferta de soluções de IA de assistência médica para melhor atendimento ao paciente. Neste recurso de convidado, ele discutiu o motivo pelo qual o Projeto de Aprendizado de Máquina falha e o que levar em consideração para torná-lo um sucesso.
A principal conclusão do artigo é
- Se você não está ciente de como está avançando com as novas tendências tecnológicas, todo o processo pode dar errado. De acordo com a VentureBeat, cerca de 87% dos projetos de IA falham devido a muitos fatores intrínsecos. E essas falhas também custam uma enorme perda de dinheiro na parte comercial.
- A razão pela qual esses projetos de ML falham é devido à falta de experiência, volume e qualidade de dados abaixo da média, rotulagem errônea, falta de colaboração adequada, ausência de estratégia de dados datada de liderança eficiente e viés de dados desagradável.
- Embora possa haver muitos motivos pelos quais os projetos de ML falham, é importante manter todos os ponteiros em consideração se você estiver implementando modelos de ML em sua organização. Portanto, é aconselhável obter um provedor de serviços de ponta a ponta confiável para lidar com projetos de ML e obter melhor precisão e eficiência.
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