Почему большинство проектов машинного обучения терпят неудачу: пять критических подводных камней, выявленных в отраслевом анализе
Комплексный анализ выявляет пять повторяющихся проблем, приводящих к 85% уровню провала проектов ML: неверный выбор задачи, проблемы с качеством данных, разрыв между моделью и продуктом, несоответствие офлайн и онлайн, а также нетехнические барьеры, с практическими решениями для специалистов.
