10 اشتباه شروع پزشکان هوش مصنوعی باعث می شوند که از آن جلوگیری کنید

نظرسنجی از گارتنر نشان می دهد که چگونه بیش از 85 ٪ از استارتاپ های هوش مصنوعی شکست می خورند. یکی از بزرگترین دلایل عدم تخصص است که با کمال تعجب فقط مربوط به اعداد نیست. این صنعت اکنون از کمبود متخصصانی که می توانند وظایف هوش مصنوعی را به طور مؤثر انجام دهند ، رنج می برد.

به عنوان یک پزشک هوش مصنوعی ، از شما انتظار می رود که یادگیری ماشین ، الگوریتم های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها را درک کنید. همچنین باید بتوانید راه حل های هوش مصنوعی را در موقعیت های دنیای واقعی طراحی و پیاده سازی کنید. با این حال ، تلاش برای انجام همه این کارها ممکن است یک سری اشتباهات ایجاد کند که باعث کاهش تخصص شما می شود. در حالی که 10 اشتباه رایج را که دیده ام ، پزشکان جدید AI را انجام داده ام و چگونه می توانید از آنها جلوگیری کنید ، بخوانید.

1. خود را با مباحث بنیادی هوش مصنوعی آشنا نمی کنید

از اولین باری که تصمیم به تمرین در هوش مصنوعی گرفتید ، موظف به مواجهه با چندین نقشه راه یادگیری هستید. من در یکی از این چارچوب ها نوشتم ، و بدون شک ، آنها در آنجا هستند تا شما را راهنمایی کنند که چه چیزی را یاد بگیرید و چگونه.

مشکل این است که بیشتر زبان آموزان هوش مصنوعی سعی در پرش به حلقه ها دارند. به عنوان مثال ، بسیاری از افراد اهمیت ریاضیات و آمار اساسی را زیر پا می گذارند و مستقیم به ساختار داده یا پایتون می روند. نه ، تا زمانی که پایتون را می شناسید اشکالی ندارد. دانستن این مباحث اصلی به شما در تفسیر داده ها و تصمیم گیری های مؤثر در زمان رسیدن زمان کمک می کند.

2. گیر ماندن در …