וואָס טשאַלאַנדזשיז טאָן קאָמפּאַניעס האָבן ווען ניצן ML סיסטעמען?
קאָמפּאַניעס האָבן אַ פּלאַץ פון טשאַלאַנדזשיז ווען עס קומט צו ניצן מאַשין לערנען (ML) סיסטעמען. עטלעכע פון די הויפּט טשאַלאַנדזשיז אַרייַננעמען: 1. דאַטאַ קוואַליטי און אַוואַילאַביליטי: ML מאָדעלס זענען אָפענגיק אויף הויך-קוואַליטעט דאַטן צו באַן אויף. סאָרסינג, רייניקונג און לייבלינג גרויס וואַליומז פון באַטייַטיק דאַטן קענען זיין אַ דאָנטינג אַרבעט פֿאַר פילע קאָמפּאַניעס. 2. עקספּערטיז: בויען, טריינינג און דיפּלויינג ML מאָדעלס דאַרפן אַ מדרגה פון טעכניש עקספּערטיז וואָס קען נישט שטענדיק זיין בארעכטיגט אין די פירמע. הירינג יקספּיריאַנסט דאַטן סייאַנטיס און ML ענדזשאַנירז קענען זיין אַ טייַער און צייט-קאַנסומינג פּראָצעס. 3. ינפראַסטראַקטשער און קאַמפּיוטינג מאַכט: ML מאָדעלס אָפט דאַרפֿן גרויס אַמאַונץ פון פּראַסעסינג מאַכט און סטאָרידזש קאַפּאַציטעט צו לויפן יפישאַנטלי. קאָמפּאַניעס קען דאַרפֿן צו ינוועסטירן אין טייַער ייַזנוואַרג און וואָלקן ינפראַסטראַקטשער צו טרעפן די רעקווירעמענץ. 4. ינטערפּרעטאַביליטי און פאָרורטייל: ML מאָדעלס קענען זיין קאָמפּליצירט און שווער צו טייַטשן, מאכן עס שווער צו פֿאַרשטיין ווי זיי קומען צו זייער דיסיזשאַנז. ינשורינג אַז ML מאָדעלס זענען פריי פון פאָרורטייל און אַז זייער דיסיזשאַנז קענען זיין דערקלערט אויף אַ טראַנספּעראַנט שטייגער איז קריטיש פֿאַר געווינען קונה צוטרוי און ויסמיידן לעגאַל ישוז. 5. ינטעגראַטיאָן און וישאַלט: ינטאַגרייטינג ML מאָדעלס אין יגזיסטינג געשעפט פּראַסעסאַז און עס סיסטעמען קענען זיין טשאַלאַנדזשינג. קאָמפּאַניעס דאַרפֿן צו ענשור אַז זייער ML מאָדעלס זענען ופּדאַטעד און דורכפירן ווי דערוואַרט ווי די דאַטן און די סוויווע טוישן איבער צייַט. 6. קאָס: דעוועלאָפּינג און מיינטיינינג ML סיסטעמען קענען זיין טייַער, און קאָמפּאַניעס דאַרפֿן צו ענשור אַז זיי באַקומען אַ גוט צוריקקער אויף זייער ינוועסמאַנט. דאָס ריקווייערז אָפּגעהיט פּלאַנירונג און אַ פארשטאנד פון די קאָס און בענעפיץ פֿאַרבונדן מיט ML. קוילעלדיק, כאָטש ML אָפפערס פילע פּאָטענציעל בענעפיץ, עס אויך ריקווייערז באַטייטיק מי און רעסורסן צו ינסטרומענט יפעקטיוולי. קאָמפּאַניעס דאַרפֿן צו זיין אַווער פון די טשאַלאַנדזשיז וואָס זיי קען פּנים און פּלאַן אַקאָרדינגלי צו ענשור אַז זייער ML סיסטעמען אַרבעטן סמודלי און צושטעלן די דערוואַרט רעזולטאַטן.