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일반적인 AI 애플리케이션 개발 장애물을 피하는 방법은 무엇입니까?

Shaip의 CEO이자 공동창업자인 Vatsal Ghiya는 최신 게스트 특집에서 AI의 중요성과 AI 애플리케이션 개발 과정에서 발생하는 장애물을 극복하는 방법에 대해 이야기했습니다.

다음은 기사의 주요 테이크 아웃입니다.

  • 의료 진단 영상에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 인공 지능은 복잡한 비즈니스 프로세스를 쉽게 단순화하는 데 큰 도움이 되었습니다. AI의 광범위한 이점에도 불구하고 AI 채택률은 다양한 장애물로 인해 여전히 낮습니다. 
  • AI 애플리케이션 데이터를 개발하는 것은 프로세스를 추진하고 확장하는 핵심 요소입니다. 그리고 데이터가 그 어느 때보다 너무 빨리 생성되고 있다고 해서 데이터를 쉽게 얻을 수 있다는 의미는 아닙니다. 저품질 편향 데이터는 AI를 배포하는 동안 처리해야 하는 또 다른 주요 과제입니다. 
  • 또한 양질의 데이터가 있으면 작업이 끝나지 않습니다. 해당 데이터를 기계 학습 형식으로 변환해야 하는 프로세스에는 수많은 문제가 있습니다. 따라서 데이터에서 통찰력을 얻고 AI 애플리케이션 개발을 순조롭게 진행할 수 있는 팀이 있어야 합니다.

여기에서 전체 기사 읽기:

https://readwrite.com/3-steps-to-overcome-common-ai-application-development-obstacles/

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오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.