Введение Неудивительно, что ИИ и машинное обучение стали ключевыми составляющими современных технологий и киберпространства. От носимых устройств до робототехники ИИ присутствует почти везде и в каждом секторе. Большинство компаний протягивают руки поставщикам ИИ, чтобы внедрить ИИ в свой рабочий процесс. Они потратили много времени, денег и усилий, чтобы обеспечить успешный проект. Однако, по оценкам Gartner, более 85 процентов проектов ИИ терпят неудачу и рендерятся с..

«Если бы мне дали один час, чтобы спасти планету, я бы потратил 59 минут на определение проблемы и одну минуту на ее решение». — сказал Альберт Эйнштейн. Верно ли это в разработке моделей науки о данных? Согласитесь, часто процесс разработки модели теряет фокус на решаемой проблеме, что приводит к неудовлетворенным ожиданиям вплоть до отказа от проекта. Это так распространено в проектах по науке о данных, что восемь из 10 терпят неудачу. Но почему это происходит? Часто..