Machine Learning ပရောဂျက်များ ဘာကြောင့် မအောင်မြင်ရကြောင်း သိရန် ထိပ်တန်း 7 အကြောင်းရင်း

Shaip ၏ CEO နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ရာတွင် နှစ် 20 အတွေ့အကြုံရှိသည်။ ဤဧည့်သည်တော်အင်္ဂါရပ်တွင်၊ သူသည် Machine Learning ပရောဂျက်ကို အောင်မြင်မှုရရန် အဘယ်ကြောင့် ပျက်ကွက်ရသည့် အကြောင်းရင်းနှင့် ၎င်းကို အောင်မြင်စေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အရာများကို ဆွေးနွေးခဲ့သည်။

ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ

• နည်းပညာသစ်များ ခေတ်ရေစီးကြောင်းအတိုင်း ရှေ့ဆက်သွားမည့်လမ်းကို သင်မသိပါက လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံး လွဲချော်သွားနိုင်သည်။ VentureBeat အရ AI ပရောဂျက်များ၏ 87% ခန့်သည် ပင်ကိုယ်အချက်များစွာကြောင့် ကျရှုံးပါသည်။ ပြီးတော့ ဒီကျရှုံးမှုတွေက စီးပွားရေးအပိုင်းအတွက် ကြီးမားတဲ့ငွေတွေ ဆုံးရှုံးစေတယ်။
• ဤ ML ပရောဂျက်များ ပျက်သွားရခြင်း၏ အကြောင်းရင်းမှာ ကျွမ်းကျင်မှုမရှိခြင်း၊ ဒေတာပမာဏနှင့် အရည်အသွေးမညီခြင်း၊ မှားယွင်းစွာ တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ မှန်ကန်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းမရှိခြင်း၊ ထိရောက်သော ခေါင်းဆောင်မှု မရှိခြင်း နှင့် မနှစ်မြို့ဖွယ် ဒေတာဘက်လိုက်မှုများကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။
• ML ပရောဂျက်များ မအောင်မြင်ရသည့် အကြောင်းရင်းများစွာရှိနိုင်သော်လည်း သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် ML မော်ဒယ်များကို အကောင်အထည်ဖော်မည်ဆိုပါက အချက်အားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ML ပရောဂျက်ကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အဆုံးမှအဆုံးဝန်ဆောင်မှုပေးသူကို ရယူပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ရရှိရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။

ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:

https://www.webupdatesdaily.com/why-machine-learning-projects-fail-7-reasons-that-can-take-your-efforts-for-a-ride/