Shaip کے CEO اور شریک بانی Vatsal Ghiya کو مریضوں کی بہتر دیکھ بھال کے لیے ہیلتھ کیئر AI حل پیش کرنے کا 20 سال کا تجربہ ہے۔ اس مہمان خصوصی میں، انہوں نے مشین لرننگ پروجیکٹ کے ناکام ہونے کی وجہ اور اسے کامیاب بنانے کے لیے کن چیزوں کو مدنظر رکھنا ہے۔
آرٹیکل سے کلیدی ٹیک وے ہے۔
- اگر آپ اس بات سے واقف نہیں ہیں کہ آپ نئی ٹیکنالوجی کے رجحانات کے ساتھ کس طرح آگے بڑھ رہے ہیں، تو پورا عمل خراب ہو سکتا ہے۔ VentureBeat کے مطابق، تقریباً 87% AI پروجیکٹس بہت سے اندرونی عوامل کی وجہ سے ناکام ہو جاتے ہیں۔ اور ان ناکامیوں سے کاروباری حصے پر بھاری رقم کا نقصان بھی ہوتا ہے۔
- ان ایم ایل پروجیکٹس کی ناکامی کی وجہ مہارت کی کمی، ڈیٹا کا حجم اور معیار، غلط لیبلنگ، مناسب تعاون کا فقدان، تاریخ کی ڈیٹا حکمت عملی کی موثر قیادت کی عدم موجودگی، اور ڈیٹا کا ناخوشگوار تعصب ہے۔
- اگرچہ ML پروجیکٹس کے ناکام ہونے کی بہت سی وجوہات ہو سکتی ہیں، لیکن یہ ضروری ہے کہ اگر آپ اپنی تنظیم میں ML ماڈلز کو لاگو کر رہے ہیں تو تمام پوائنٹرز کو مدنظر رکھنا ضروری ہے۔ لہذا، یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ ML پروجیکٹ کو سنبھالنے کے لیے ایک قابل بھروسہ اینڈ ٹو اینڈ سروس فراہم کنندہ حاصل کریں اور بہتر درستگی اور کارکردگی حاصل کریں۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
