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二號站登錄測速機器學習策略:為什么企業在這方面失???

2號站登錄測速 2號站登錄測速 2個月前 (08-04) 4次瀏覽

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調查顯示,80%的公司發現很難設計出有效的機器學習策略。

在21世紀,很難想象沒有人工智能的生活。從提高效率到增強人的能力,人工智能交織在一起,無所不能。人工智能是指機器學習、算法、深度學習等多種技術,有助于為企業提供重大發展機會。經濟高效、更好的客戶體驗和所有新功能是機器學習策略的一些主要好處。盡管如此,許多公司仍未能開發出實用的人工智能策略,因為存在某些障礙,在將機器學習的力量應用于業務和運營之前,需要克服這些障礙。

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根據Rackspace Technology的最新調查,在金融、零售、制造、醫療等不同行業的1870家組織中,只有20%的公司擁有成熟的人工智能/機器學習戰略。二號站登陸測速鏈接他人仍在尋找解決辦法。當組織將人工智能技術集成到二號站登陸測速鏈接運營中時,它們面臨的主要挑戰很少是技能、數據和戰略方面,這就是大多數機器學習策略失敗的原因。

人工智能模型依賴于計算資產和數據:

在準備和采用人工智能程序的各個階段,數據仍然是一個重大障礙。在Rackspace調查中,34%的受訪者將機器學習策略的失敗歸咎于數據質量差,而31%的受訪者表示他們缺乏生產準備數據。

數據工程師盡力克服這一障礙,因為在使用機器學習提取有價值的見解時,數據質量非常重要。雖然人工智能研究社區可以訪問大量公共數據集,以便在醫療保健和部門等領域應用時準備和測試二號站登陸測速鏈接最新人工智能創新,但獲取高質量數據并不容易。

機器學習和數據科學人才

在數據質量之后,大多數公司都難以獲得機器學習和數據科學人才。根據Rackspace的調查,缺乏內部技能是導致AI研發驅動失望的第二大原因。缺乏專業知識和招聘困難同樣是接收人工智能創新的關鍵障礙。

隨著機器學習策略和數據科學最近達到了標準使用條件,許多較為溫和的組織沒有能夠培養人工智能模型的信息研究人員和人工智能工程師。

此外,信息研究人員和人工智能工程師的正常薪酬與經驗豐富的程序員的薪酬相協調,這使得一些組織很難組建一個能夠領導二號站登陸測速鏈接人工智能發展的天才團隊。

每個協會在加入AI計劃之前,都應該對內部能力、可訪問設備和合并前景進行全面評估。知道了數量,你就可以依賴你的設計師了,而這將給你的就業能力帶來多少成本,這將是你的AI驅動的成就或失望的一個表征因素。

利用人工智能能力

最近出現的另一種發展模式是人工智能驅動器的重新評估。只有38%的Rackspace overview受訪者依靠內部能力來培養人工智能應用。二號站登陸測速鏈接余的人要么完全重新思考他們的人工智能項目,要么利用內部和重新思考的能力。

總而言之,如果你對你的協會中的機器學習策略負責,請確保列出你的AI系統的使用案例、費用和優勢。主管們應該對他們的組織將留下什么有一個合理的印象。他們應該理解將資源投入人工智能的短暫優勢,然而,他們同樣應該知道他們將在長期內獲得什么。


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