Le aziende affrontano una serie di sfide quando utilizzano i sistemi di machine learning. Una delle maggiori sfide è garantire che i modelli siano accurati e affidabili, in particolare quando si tratta di set di dati grandi e complessi. Inoltre, i sistemi ML richiedono significativi investimenti iniziali in sviluppo, formazione e manutenzione, nonché uno staff tecnico per gestirli. Inoltre, le aziende devono garantire che i loro modelli siano conformi alle normative e agli standard pertinenti e devono anche essere preparate alle implicazioni etiche e sulla privacy. Infine, la distribuzione e il ridimensionamento dei modelli rappresentano una sfida, poiché i modelli devono essere in grado di funzionare in una varietà di condizioni e gli utenti devono avere accesso ai modelli.
Quali sfide devono affrontare le aziende quando utilizzano i sistemi ML?