Mae gan Vatsal Ghiya, Prif Swyddog Gweithredol a chyd-sylfaenydd Shaip 20 mlynedd o brofiad o gynnig atebion AI gofal iechyd ar gyfer gwell gofal i gleifion. Yn y nodwedd westai hon, trafododd y rheswm pam mae Machine Learning Project yn methu a beth i'w ystyried i'w wneud yn llwyddiant.
Yr Allwedd cludfwyd o'r Erthygl yw
- Os nad ydych yn ymwybodol o'r ffordd yr ydych yn symud ymlaen gyda'r tueddiadau technoleg newydd, efallai y bydd y broses gyfan yn mynd o chwith. Yn unol â VentureBeat, mae tua 87% o brosiectau AI yn methu oherwydd llawer o ffactorau cynhenid. Ac mae'r methiannau hyn hefyd yn costio colled enfawr o arian ar ran y busnes.
- Y rheswm oherwydd y methiannau ML hyn yw diffyg arbenigedd, maint ac ansawdd data subpar, labelu gwallus, diffyg cydweithredu priodol, diffyg arweinyddiaeth effeithlon yn y strategaeth ddata sydd wedi dyddio, a thuedd data annymunol.
- Er y gallai fod llawer o resymau pam fod prosiectau ML yn methu, ond mae'n bwysig cadw'r holl awgrymiadau i ystyriaeth os ydych am roi modelau ML ar waith yn eich sefydliad. Felly, fe'ch cynghorir i gael darparwr gwasanaeth credadwy o'r dechrau i'r diwedd ar gyfer trin prosiectau ML a chael gwell cywirdeb ac effeithlonrwydd.
Darllenwch yr erthygl lawn yma: