Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya는 더 나은 환자 치료를 위한 의료 AI 솔루션을 제공하는 데 20년의 경험을 가지고 있습니다. 이번 게스트 특집에서는 머신러닝 프로젝트가 실패하는 이유와 성공하기 위해 지켜야 할 사항에 대해 이야기했다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은
- 새로운 기술 트렌드를 따라가는 방식을 알지 못한다면 전체 프로세스가 잘못될 수 있습니다. VentureBeat에 따르면 AI 프로젝트의 약 87%가 많은 내재적 요인으로 인해 실패합니다. 그리고 이러한 실패는 비즈니스 측면에서도 막대한 비용 손실을 초래합니다.
- 이러한 ML 프로젝트가 실패하는 이유는 전문성 부족, 수준 이하의 데이터 볼륨 및 품질, 잘못된 레이블 지정, 적절한 협업 부족, 효율적인 리더십 부재, 오래된 데이터 전략, 불쾌한 데이터 편향 때문입니다.
- ML 프로젝트가 실패하는 데는 여러 가지 이유가 있을 수 있지만 ML 모델을 조직에 구현하려는 경우 모든 포인터를 고려하는 것이 중요합니다. 따라서 ML 프로젝트 처리를 위해 신뢰할 수 있는 종단 간 서비스 공급자를 확보하고 더 나은 정확성과 효율성을 얻는 것이 좋습니다.
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