- 機械学習のプロジェクトは通常のアプリケーション開発プロジェクトとは異なる
- 機械学習プロジェクトの成功率を高めるためには、適切なスタッフの配置が重要
- 機械学習プロジェクトは大規模なデータセットを使用するため、データの品質とスケーリングが重要
- データラベリングとデータ準備には自動化が役立つが、内部チームにはその専門知識が不足している
- 機械学習プロジェクトはリアリスティックなプロジェクトスコープ、包括的なデータ管理、クロスファンクショナルチーム間の継続的な協力に焦点を当てる必要がある
機械学習プロジェクトは通常のアプリケーション開発プロジェクトとは異なり、データの品質やスケーリングが重要です。適切なスタッフの配置やリアリスティックなプロジェクトスコープ、データ管理、協力を重視することで、企業は機械学習の力を最大限に活用し、意義あるビジネス変革を実現できます。
元記事: https://builtin.com/articles/why-machine-learning-fail