但不幸的現實是，85%的AI和ML專案都無法完整交付，只有53%的專案能從原型到生產。儘管如此，根據最近的IDC支出指南，到2025年，美國在人工智慧方面的支出將增長到1,200億美元，增幅將達到20%甚至更多。
因此，避免五個經常導致AI和ML專案失敗的常見錯誤是很重要的。
雖然說正在利用AI和ML革新公司的流程聽起來很不錯，但事實是80%的公司發現這些項目比預期的更難。
為了讓這些專案成功，需要清楚了解在資源和人員方面需要什麼。最常見的錯誤之一是不了解如何獲得正確的訓練資料——這不僅對此類計劃的成功至關重要，而且還需要大量的努力和專業知識才能成功完成。大多數希望採用AI/ML專案的公司無法獲得確保高品質、公正結果所需的數據數量或數據多樣性。
然而，如果做不到這一點，往往會為成功帶來巨大的障礙，導致專案成本飆升，專案信心暴跌。
可供公司購買的訓練資料並不匱乏，許多第三方資料公司能夠提供服務。問題在於，一家公司可以輕鬆地以低廉的價格購買大量數據並不意味著它就是高品質的訓練數據，而這正是成功的AI和ML項目所需要的。公司需要的不是簡單地購買一刀切的數據，而是特定於專案的數據。
因此，為了減少偏見，確保數據能夠代表廣泛而多樣的受眾是很重要的。數據還需要針對你的演算法進行準確的標註，並且應該始終檢查數據是否符合數據標準、數據隱私法和安全措施的要求。
ML演算法的訓練不是一個奇異的過程。一旦訓練開始並且更了解資料模型，就必須不斷地對所收集的資料進行更改。在演算法訓練過程開始之前，要知道您實際需要什麼資料並不容易。例如，您可能會意識到訓練集或資料收集方式有問題。
就像傳統的軟體開發一樣，人工智慧本質上也是軟體構成的，需要透過持續、穩定的投入並逐漸產生效益。而在這過程中，永遠不要掉以輕心。
通常，QA測試被認為是確保產品正確工作的附加項目或形式，而不是被視為在所有迭代中優化產品的必備工具。事實上，QA測試是成功AI開發的重要組成部分。結果驗證應該整合到人工智慧開發過程的每個階段，以降低成本，加快開發時間表，並確保資源的有效分配。
儘管想像起來可能令人氣餒，但現實是，人工智慧專案永遠不會真正完成。即使專案超出了準確性和性能預期，你仍然有上升和完善的空間。此外，演算法會根據不斷變化的事物(觀點、對話、圖像等)做出決策。為了讓人工智慧體驗在現在和未來都獲得成功，它必須在滾動的基礎上進行再訓練，以適應新的社會環境、技術發展和其他影響資料的變化。
事實上，從AI的採用中看到最積極影響的公司遵循核心和AI最佳實踐，在AI上的投入比同行更有效率和有效。這包括在部署前測試AI模型的性能、追蹤性能以查看結果是否隨著時間的推移而改善，以及製定良好的協議以確保數據品質。
透過開發一個強大的開發AI程式的方法，公司可以避免這些常見的錯誤，並確保他們的AI和ML計劃的長期成功。
以上是AI/ML項目中四大常見障礙的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
