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人工智能項目:需要注意的七件事

人工智能
維度R的一份報告顯示,十分之八的AI失敗了,而96%的AI則在標(biāo)注,標(biāo)明和建立模型置信度方面遇到了問題。以下是人工智能項目失敗的7個常見原因。

最近,行業(yè)研究公司Gartner做出了一個大膽的預(yù)測:85%的AI項目無法交付給CIO。 該聲明暗示,每20個人工智能項目將成功3個,其中17個將達不到預(yù)期。

 

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借助所有嗡嗡聲和大量的AI提示,這是一個非常出色的解決方案。

除了可能不是。 讓我們看一下正在加劇這種情況以及AI項目的未來是否光明。

人工智能項目為何失敗?

 

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維度R的一份報告顯示,十分之八的AI失敗了,而96%的AI則在標(biāo)注,標(biāo)明和建立模型置信度方面遇到了問題。

以下是人工智能項目失敗的7個常見原因:

1. 鯊魚

當(dāng)需要進行AI項目中的所有任務(wù)時,將有可能會犧牲質(zhì)量并試圖偷工減料。 這些鯊魚可能會說"讓我們一起選擇其他選項"。 它也很簡單。 "

從這個意義上說,這不是真正的類型,但是它的回報率(ROI)絕對不會吸引他們的。 那你怎么辦?

確保您第一個基于AI的業(yè)務(wù)是真實的,沒有KPI,并且也要與該版本中的最新任務(wù)說明保持一致。 相信成功完成一個項目可能會給您和企業(yè)帶來損失。 為此,你可能會非常感激和珍惜。

2. 溝通故障

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當(dāng)您不定期地使用自己的專業(yè)術(shù)語與專家打交道時,有時您會被誤解。

在您實施項目時,維護人員很少或根本沒有。 您需要在盤子上擺放足夠的東西。 對他們不了解AI。 取而代之的是,您的項目將繼續(xù)進行下去。 以美元而不是千兆字節(jié)的價格購買。 另外,您必須先與您的росер保持聯(lián)系。 您將有足夠的錢給您機會。

3. 開始之前先

是。 您可能不會這么做,但這是救命的。 想象一下,在您的資金上花費了巨額資金,然后聽到客戶的說法是無法接受的,您將不得不從頭開始并重新開始。

在您開始存儲之前,重要的是要確保輸出并重新設(shè)置輸出,然后再確保您不同意特定的條款和條件。 即使客戶可能不同意,您也沒有。 您現(xiàn)在知道自己是否愿意接受,并且您可以根據(jù)自己的意愿來建立您的項目。

4. 數(shù)據(jù)戰(zhàn)士的缺席

通常情況下,您應(yīng)該會與一些新手合作,因為他們幾乎沒有經(jīng)驗。 答案是:省錢。 這就是最可能的了。

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以節(jié)省金錢的名義,他們實際上是在失敗的人工智能項目上浪費金錢。 迫不及待的人們會遇到無休止的新挑戰(zhàn),這些新挑戰(zhàn)不會使項目取得任何進展。 組織所關(guān)心的是一個在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域擁有深厚經(jīng)驗的人,已經(jīng)開發(fā)了AI理想(理想情況下是多個),并且還實施了解決方案以產(chǎn)生積極的,切實的結(jié)果。

5. 內(nèi)部人才/軟件

這是一個根本沒有真正要解決的問題,但是在每一個被S所使用的消息中,每個人都可以找到,并且他們可以訪問嗎?

您的數(shù)據(jù)團隊是否與專業(yè)社區(qū)共享想法和資源? 他們是否掌握了機器學(xué)習(xí)的所有當(dāng)前趨勢和工具? 如果沒有,公司應(yīng)尋求雇用新的經(jīng)理,咨詢公正的第三方或許可外部軟件。

6. 從簡單開始

要記住的最重要的要點之一就是從簡單開始。 如果沒有簡單規(guī)則的實施,您的AI項目將獲得0%的價值。 有傳言說可能會成功,但過于復(fù)雜的項目可能要花很多時間。 因此,該項目應(yīng)以明確的目標(biāo)從一個簡單的過程開始。

原因還可能是因為它們在給定框架內(nèi)的現(xiàn)實狀況。 盡管受到AI控制的世界的概念得到了積極的評論和好評,但事情還是有可能發(fā)生的。 例如,一種自動駕駛汽車,因為它是第一個最嚴(yán)重的問題,而后者并沒有導(dǎo)致致命傷。 一個人可能會提到所有算法或рrоgram的編碼不正確。 在其他情況下,可能無法提供任何數(shù)據(jù)的結(jié)果,以作為對AI機器中某些問題的解答。

7. 除了上述原因之外,還有很多AI可能會被毀壞。

每當(dāng)需要對AI進行統(tǒng)計時,都必須先解決所有問題,然后再回答所有問題。 在所有階段的所有階段中,AI機器都將無法重新啟動。

另外,算法本身可能會出錯。 這是由于嗡嗡作響而采用的算法。 開發(fā)該算法的人不經(jīng)意間將自己的偏見注入了算法,這在很大程度上是有道理的。

最后,人工智能項目失敗的原因有很多。 人工智能有必要經(jīng)過充分的驗證,以至于它們可能會被評估。 因此,如果您通過設(shè)計感到困難,或者由于缺乏足夠的信息,那么可能會發(fā)生很多事情。

我們都會犯錯,并從中汲取教訓(xùn),從而變得更強。 您在人工智能項目中遇到的最常見錯誤是什么? 讓我們在下面發(fā)表評論吧!

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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