Неудивительно, что из-за ажиотажа вокруг машинного обучения (МО) и стремления преобразовать бизнес с его помощью не все проекты МО оказались успешными. Часто менталитет «решение прежде проблемы» приводит к плохо определенным требованиям и целям использования МО. Непонимание того, почему следует использовать МО, а также то, как это повлияет на бизнес-показатели, может привести к проверке концепции (ПК), которая отнимет драгоценное время и не принесет результатов.
Чтобы избежать этого, компании, стремящиеся внедрить МО в свои процессы или продукты, должны стремиться понять свою общую цель, а затем связать эту цель с соответствующими бизнес-показателями, используемыми для измерения текущего базового уровня, подготавливая почву для оценки эффективности МО в качестве ПК. работа продвигается. Наконец, соединение этих индикаторов с соответствующими метриками МО на основе задачи или варианта использования ПК и разработка краткой дорожной карты для направления исследований и разработок повысят вероятность успеха.