Vatsal Ghiya, CEO dan salah satu pendiri Shaip memiliki pengalaman selama 20 tahun dalam menawarkan solusi AI perawatan kesehatan untuk perawatan pasien yang lebih baik. Dalam fitur tamu ini, ia membahas alasan mengapa Proyek Pembelajaran Mesin gagal dan apa yang harus dipertimbangkan untuk membuatnya sukses.
Takeaway Kunci dari Artikel ini adalah
- Jika Anda tidak mengetahui cara Anda maju dengan tren teknologi baru, seluruh proses mungkin akan serba salah. Sesuai VentureBeat, sekitar 87% proyek AI gagal karena banyak faktor intrinsik. Dan kegagalan ini juga menyebabkan kerugian besar pada bagian bisnis.
- Alasan kegagalan proyek ML ini adalah karena kurangnya keahlian, volume & kualitas data di bawah standar, pelabelan yang salah, kurangnya kolaborasi yang tepat, strategi data yang kuno, tidak adanya kepemimpinan yang efisien, dan bias data yang tidak menyenangkan.
- Meskipun mungkin ada banyak alasan mengapa proyek ML gagal, tetapi penting untuk menjaga agar semua petunjuk tetap dipertimbangkan jika Anda ingin menerapkan model ML ke dalam organisasi Anda. Oleh karena itu, disarankan untuk mendapatkan penyedia layanan end-to-end yang kredibel untuk penanganan proyek ML dan mendapatkan akurasi dan efisiensi yang lebih baik.
Baca artikel lengkap di sini:
