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