30.08.2022 Новости, Искусственный интеллектСогласно новому отчету Omdia «AI Viewpoint: The Challenge of Implementation», явление, когда модели искусственного проходят обучение, но так и не внедряются, или после успешной проверки оказываются разочаровывающими в производстве, является распространенным, сообщает портал Datanami. Довольно хорошо известно, что разрыв между обучением и внедрением моделей ИИ очень велик: с этой проблемой сталкивается около 80% проектов. Причины неудачного запуска могут включать дрейф модели, сокращенное обучение, предвзятость, а также более широкие бизнес-проблемы, такие как плохое управление данными или неспособность разработать эффективный бизнес-процесс, отмечает автор отчета Александр Харроуэлл, старший аналитик Omdia по передовым вычислениям и ИИ. #IMAGE_224635# Компаниям необходимо не только срочно инвестировать в аналитику данных, управление и ...
читать далее.
