Tá 20 bliain de thaithí ag Vatsal Ghiya, POF agus comhbhunaitheoir Shaip maidir le réitigh AI cúram sláinte a thairiscint do chúram othar níos fearr. Sa ghné aoi seo, phléigh sé an fáth go dteipeann ar Machine Learning Project agus cad ba cheart a choinneáil san áireamh le go n-éireoidh leis.
Is é an Príomh-Thóg leat ón Airteagal
- Mura bhfuil tú ar an eolas faoin mbealach atá tú ag dul ar aghaidh leis na treochtaí nua teicneolaíochta, d'fhéadfadh an próiseas ar fad dul as a riocht. De réir VentureBeat, teipeann thart ar 87% de thionscadail AI mar gheall ar go leor fachtóirí intreacha. Agus cosnaíonn na teipeanna seo caillteanas ollmhór airgid ar an ngnó freisin.
- Is é an chúis atá leis na teipeanna seo ná na dtionscadal ML seo ná easpa saineolais, méid & cáilíocht sonraí subpar, lipéadú earráideach, easpa comhoibrithe cuí, easpa straitéise sonraí dátaithe de cheannaireacht éifeachtach, agus claonadh sonraí míthaitneamhach.
- Cé go bhféadfadh go leor cúiseanna a bheith ann le teip ar thionscadail ML, ach tá sé tábhachtach na leideanna go léir a choinneáil san áireamh má tá tú le samhlacha ML a chur i bhfeidhm i d'eagraíocht. Mar sin, tá sé inmholta soláthraí seirbhíse inchreidte deireadh le deireadh a fháil le haghaidh láimhseáil tionscadail ML agus cruinneas agus éifeachtúlacht níos fearr a fháil.
Léigh an t-alt iomlán anseo:
