ਵਤਸਲ ਘੀਆ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਕੋਲ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਗੈਸਟ ਫੀਚਰ ਵਿੱਚ, ਉਸਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਟੇਕਅਵੇ ਹੈ
- ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵੈਂਚਰਬੀਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਭਗ 87% AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਕਾਂ ਕਰਕੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵਪਾਰਕ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਪੈਸੇ ਦਾ ਭਾਰੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹਨਾਂ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਘਾਟ, ਸਬਪਾਰ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਗਲਤ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਸਹੀ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਘਾਟ, ਕੁਸ਼ਲ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਮਿਤੀ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ, ਅਤੇ ਕੋਝਾ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ।
- ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਈ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਾਰੇ ਪੁਆਇੰਟਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
