대부분의 머신러닝 프로젝트가 실패하는 이유: 업계 분석이 밝혀낸 다섯 가지 주요 함정
종합 분석을 통해 ML 프로젝트 실패율 85%를 초래하는 다섯 가지 반복되는 함정이 확인되었습니다: 잘못된 문제 선택, 데이터 품질 문제, 모델과 제품 간의 갭, 오프라인-온라인 불일치, 비기술적 장애 요인과 실무자를 위한 실행 가능한 해결책을 제시합니다.
종합 분석을 통해 ML 프로젝트 실패율 85%를 초래하는 다섯 가지 반복되는 함정이 확인되었습니다: 잘못된 문제 선택, 데이터 품질 문제, 모델과 제품 간의 갭, 오프라인-온라인 불일치, 비기술적 장애 요인과 실무자를 위한 실행 가능한 해결책을 제시합니다.