为什么AI /数据科学项目失败 - 如何避免项目陷阱

最近的数据显示，87％的AI /大数据项目不会进入生产（VB工作人员，2019年）。这次谈话将讨论五个常见的陷阱以及如何避免它们：范围大小，范围蠕变，解释性，模型复杂性，解决正确的问题。将讨论可以应用于确定业务价值的指标，并且将提供计算这些指标的方程。将讨论机器学习项目的阶段：定义项目目标;获得并探索数据;模型数据;解释和沟通;并实施，文件和维护（Datarobot，2018）。此谈话将在您的下一个项目中提供您可以使用的工具，以避免陷阱，并确保您的项目尽管有可能成功。