Vatsal Ghiya, Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi mwenza wa Shaip ana uzoefu wa miaka 20 katika kutoa masuluhisho ya huduma za afya ya AI kwa utunzaji bora wa wagonjwa. Katika kipengele hiki cha wageni, alijadili sababu kwa nini Mradi wa Kujifunza Mashine ushindwe na nini cha kuzingatia ili kuufanikisha.
Jambo kuu la Kuchukua kutoka kwa Kifungu ni
- Ikiwa hujui jinsi unavyoendelea na mitindo mpya ya teknolojia, mchakato mzima unaweza kwenda mrama. Kama ilivyo kwa VentureBeat, karibu 87% ya miradi ya AI inashindwa kutokana na sababu nyingi za ndani. Na mapungufu haya pia yanagharimu upotezaji mkubwa wa pesa kwenye sehemu ya biashara.
- Sababu ya kutofaulu kwa miradi hii ya ML ni kwa sababu ya ukosefu wa utaalamu, kiasi na ubora wa data ndogo, uwekaji lebo kimakosa, ukosefu wa ushirikiano unaofaa, mkakati wa data wa tarehe kutokuwepo kwa uongozi bora, na upendeleo wa data usiopendeza.
- Ingawa kunaweza kuwa na sababu nyingi za kutofaulu kwa miradi ya ML, lakini ni muhimu kuweka viashiria vyote lazima izingatiwe ikiwa unalenga kutekeleza miundo ya ML katika shirika lako. Kwa hivyo, inashauriwa kupata mtoa huduma anayeaminika kutoka mwisho hadi mwisho kwa kushughulikia mradi wa ML na kupata usahihi na ufanisi bora.
Kusoma makala kamili hapa:
