Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया के पास बेहतर रोगी देखभाल के लिए हेल्थकेयर एआई समाधान पेश करने का 20 वर्षों का अनुभव है। इस अतिथि विशेषता में, उन्होंने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के विफल होने के कारणों और इसे सफल बनाने के लिए किन बातों का ध्यान रखना चाहिए, इस पर चर्चा की।
लेख से मुख्य टेकअवे है
- अगर आपको इस बात की जानकारी नहीं है कि आप नई तकनीक के रुझान के साथ किस तरह आगे बढ़ रहे हैं, तो पूरी प्रक्रिया गड़बड़ा सकती है। वेंचरबीट के अनुसार, लगभग 87% एआई प्रोजेक्ट कई आंतरिक कारकों के कारण विफल हो जाते हैं। और इन असफलताओं के कारण व्यापार के हिस्से पर धन की भारी हानि भी होती है।
- इन एमएल परियोजनाओं के विफल होने का कारण विशेषज्ञता की कमी, सबपर डेटा वॉल्यूम और गुणवत्ता, गलत लेबलिंग, उचित सहयोग की कमी, दिनांकित डेटा रणनीति कुशल नेतृत्व की अनुपस्थिति और अप्रिय डेटा पूर्वाग्रह है।
- हालांकि कई कारण हो सकते हैं कि एमएल परियोजनाएं विफल हो जाती हैं, लेकिन यदि आप एमएल मॉडल को अपने संगठन में लागू कर रहे हैं तो सभी बिंदुओं को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। इसलिए, यह सलाह दी जाती है कि एमएल प्रोजेक्ट को संभालने के लिए एक विश्वसनीय एंड-टू-एंड सेवा प्रदाता प्राप्त करें और बेहतर सटीकता और दक्षता प्राप्त करें।
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