谷歌拥有先进的机器来训练模型，以及遵循适当测试 缺乏适当的基础设施和 协议的环境数据。因此，尽管该技术本身的准确性与人类专家一样高，甚至更高，但当应用于泰国农村的诊所时，这并不重要。在那里，机器的质量、诊所房间的灯光以及患者出于各种原因参与的意愿与模型训练的条件大不相同。 际限制的理解是数据科学成 缺乏适当的基础设施和 功与商业成功之间不一致的一个典型例子。
正确的基础：安全操作的工具和流程
成功的 AI 产品和服务需要三层应用技能。首先，数据科学家必须随 电话号码资源 时待命、熟练掌握工具，并具备领域专业知识和相关数据访问权限。尽管人们对 AI 技术有了更好的了解，但从偏见预防、可解释性、概念漂移和类似问题来看，许多团队仍在努力解决第一层技术问题。其次，组织必须学习如何在生产中部署和操作 AI 模型。这需要实施 DevOps、SecOps 和新兴的“AI Ops”工具和流程，以便模型能够随着时间的推移在生产中继续准确运行。第三，产品经理和业务 服 最佳人工智能白皮书 – 免费在线资源 务提 主管必须从一开始就参与其中，以重新设计新的技术能力以及如何应用它们来使客户和最终用户取得成功。
过去五年来
教育和工具方面取得了巨大进步，但将 AI 模型投入生产 的数 甘肃手机号码一览表 据需要 仍为时尚早。不幸的是，设计和产品管理远远落后，并成为 AI 成功最常见的障碍之一。这就是为什么上述德勤调查的受访者可能应该在寻找顶尖技术人才之前，先考虑整体业务成功和组织认同。解决这一问题的方法是投资实践教育和培训，幸运的是，从课堂到技术培训课程，这些都变得越来越普遍。