人工智能项目:需要注意的七件事

作者: 闻数起舞 2020-05-31 19:07:08

最近,行业研究公司Gartner做出了一个大胆的预测:85%的AI项目无法交付给CIO。 该声明暗示,每20个人工智能项目将成功3个,其中17个将达不到预期。

人工智能项目:需要注意的七件事

借助所有嗡嗡声和大量的AI提示,这是一个非常出色的解决方案。

除了可能不是。 让我们看一下正在加剧这种情况以及AI项目的未来是否光明。

人工智能项目为何失败?

人工智能项目:需要注意的七件事

维度R的一份报告显示,十分之八的AI失败了,而96%的AI则在标注,标明和建立模型置信度方面遇到了问题。

以下是人工智能项目失败的7个常见原因:

1. 鲨鱼

当需要进行AI项目中的所有任务时,将有可能会牺牲质量并试图偷工减料。 这些鲨鱼可能会说"让我们一起选择其他选项"。 它也很简单。 "

从这个意义上说,这不是真正的类型,但是它的回报率(ROI)绝对不会吸引他们的。 那你怎么办?

确保您第一个基于AI的业务是真实的,没有KPI,并且也要与该版本中的最新任务说明保持一致。 相信成功完成一个项目可能会给您和企业带来损失。 为此,你可能会非常感激和珍惜。

2. 沟通故障

人工智能项目:需要注意的七件事

当您不定期地使用自己的专业术语与专家打交道时,有时您会被误解。

在您实施项目时,维护人员很少或根本没有。 您需要在盘子上摆放足够的东西。 对他们不了解AI。 取而代之的是,您的项目将继续进行下去。 以美元而不是千兆字节的价格购买。 另外,您必须先与您的росер保持联系。 您将有足够的钱给您机会。

3. 开始之前先

是。 您可能不会这么做,但这是救命的。 想象一下,在您的资金上花费了巨额资金,然后听到客户的说法是无法接受的,您将不得不从头开始并重新开始。

在您开始存储之前,重要的是要确保输出并重新设置输出,然后再确保您不同意特定的条款和条件。 即使客户可能不同意,您也没有。 您现在知道自己是否愿意接受,并且您可以根据自己的意愿来建立您的项目。

4. 数据战士的缺席

通常情况下,您应该会与一些新手合作,因为他们几乎没有经验。 答案是:省钱。 这就是最可能的了。

人工智能项目:需要注意的七件事

以节省金钱的名义,他们实际上是在失败的人工智能项目上浪费金钱。 迫不及待的人们会遇到无休止的新挑战,这些新挑战不会使项目取得任何进展。 组织所关心的是一个在数据科学领域拥有深厚经验的人,已经开发了AI理想(理想情况下是多个),并且还实施了解决方案以产生积极的,切实的结果。

5. 内部人才/软件

这是一个根本没有真正要解决的问题,但是在每一个被S所使用的消息中,每个人都可以找到,并且他们可以访问吗?

您的数据团队是否与专业社区共享想法和资源? 他们是否掌握了机器学习的所有当前趋势和工具? 如果没有,公司应寻求雇用新的经理,咨询公正的第三方或许可外部软件。

6. 从简单开始

要记住的最重要的要点之一就是从简单开始。 如果没有简单规则的实施,您的AI项目将获得0%的价值。 有传言说可能会成功,但过于复杂的项目可能要花很多时间。 因此,该项目应以明确的目标从一个简单的过程开始。

原因还可能是因为它们在给定框架内的现实状况。 尽管受到AI控制的世界的概念得到了积极的评论和好评,但事情还是有可能发生的。 例如,一种自动驾驶汽车,因为它是第一个最严重的问题,而后者并没有导致致命伤。 一个人可能会提到所有算法或рrоgram的编码不正确。 在其他情况下,可能无法提供任何数据的结果,以作为对AI机器中某些问题的解答。

7. 除了上述原因之外,还有很多AI可能会被毁坏。

每当需要对AI进行统计时,都必须先解决所有问题,然后再回答所有问题。 在所有阶段的所有阶段中,AI机器都将无法重新启动。

另外,算法本身可能会出错。 这是由于嗡嗡作响而采用的算法。 开发该算法的人不经意间将自己的偏见注入了算法,这在很大程度上是有道理的。

最后,人工智能项目失败的原因有很多。 人工智能有必要经过充分的验证,以至于它们可能会被评估。 因此,如果您通过设计感到困难,或者由于缺乏足够的信息,那么可能会发生很多事情。

我们都会犯错,并从中汲取教训,从而变得更强。 您在人工智能项目中遇到的最常见错误是什么? 让我们在下面发表评论吧!

人工智能 AI 项目
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