Машинное обучение , Мнение 10 основных причин, почему 87% проектов машинного обучения терпят неудачу? Урок о шокирующих причинах катастрофы с внедрением искусственного интеллекта. Мы везде видим новости о машинном обучении. Действительно, у машинного обучения есть большой потенциал. Согласно прогнозам Gartner , До 2020 года 80% проектов ИИ останутся алхимией, управляемой волшебниками, чьи таланты не будут масштабироваться в организации , а Transform 2019 of VentureBeat..

В отличие от взбивания молока в славное масло. Отток в мире науки о данных обычно сигнализирует о том, что что-то не так. Большинство компаний, работающих по модели подписки, обеспокоены оттоком клиентов. Отток клиентов влияет на их модели доходов и, следовательно, влияет на заработную плату в организации. Однако наиболее интересным применением анализа оттока является настройка управления персоналом. Я нахожу это интересным, потому что удержание талантов является хорошим показателем..

Эффективная стратегическая основа для групп специалистов по обработке и анализу данных . Начало работы в науке о данных и работа над проектами может показаться запутанным, пугающим и иррациональным для молодых специалистов по данным и новичков в этой области. Некоторые жалобы часто бывают такими: « процесс не является простым, «у меня нет ментальной картины или потока того, что делать дальше». В большинстве случаев это боязливое настроение просто из-за отсутствия адекватного..

Автор Том Марек, Para Sen "Девять из 10 компаний не получают значительной финансовой отдачи от инвестиций в ИИ" [1] За последние полвека было несколько циклов как оптимизма, так и неодобрения в отношении использования искусственного интеллекта. Те, кто инвестирует в эту инновационную технологию, часто отказываются от нее из-за отсутствия ощутимой отдачи от инвестиций (ROI). Последний цикл был основан на огромных достижениях в облачных технологиях и технологиях с открытым исходным..

Выгоды, реализуемые любой инициативой в области данных, будут связаны и ограничены зрелостью информационной грамотности организации. Спросите любого руководителя отдела данных об их стратегии обработки данных; они, вероятно, начнут со своей современной архитектуры данных, упоминая такие модные слова, как озера данных, потоковая передача событий или неструктурированные / полуструктурированные данные. Затем они могут погрузиться в технологию, которую используют или планируют..