只有的公司是此类项目

asimf17

归理来自和技术部门例如首席信息官首席数字官或首席技术官。不过与年的研究相比技术人员的比例下降了。这表明管理者认识到机器学习的重要性例如作为数字化的组成部分。相比之下专业部门在机器学习项目中只扮演从属角色。 的核心负责人。更重要的是公司必须确保跨部门全面交流信息和经验。应考虑专业部门对机器学习解决方案的要求。毕竟最终使用这些工具的是他们的员工。

机器学习失败因素但用户不仅仅需要考虑通信渠道或机器学习模型的质量。最大的问题是缺乏机器学习方面的一般知识。但过于严格的数据保护法 欧洲手机号码列表 规和输入数据质量不足也被认为是绊脚石。还有企业文化不合适等软因素。值得注意且令人担忧的是各部门对最大抑制因素的评估截然不同。董事总经理认为数据保护和合规性要求是一个问题而专家则认为缺乏编程和统计领域的知识。这些部门则指出缺乏专业知识和数据质量差。



这些差异表明各个领域仅从本部门的角度看待机器学习。对整体背景的理解显然还不够深入。这种缺陷可以在由不同部门和专业领域的成员共同合作的项目团队的帮助下得到弥补。这种跨学科工作组可以帮助避免信息孤岛的形成。外部顾问和服务提供商可以通过扮演中立的专家权威的角色来提供帮助。公司认为最大的障碍是普遍缺乏专业知识和数据保护法规。公司认为最大的障碍是普遍缺乏专业知识和数据保护法规。