A Bedrijf in Dallas, Texas lost problemen op met het inhuren van machine learning en data science door het verstrekken van een complete oplossing in één pakket

“AI lijkt tegenwoordig overal, maar de waarheid is dat veel organisaties moeite hebben om AI met succes te implementeren. Het percentage mislukte AI-projecten ligt rond de 70-80%. Volgens Gartner mislukt 85% van de Machine Learning (ML)-projecten. Volgens TechRepublic levert 85% van de AI-projecten uiteindelijk niet de beoogde resultaten op voor het bedrijf.” – COGNILYTICA

27 januari 2023: Nu bedrijven de kracht van machine learning (ML) willen benutten om een ​​concurrentievoordeel te behalen, neemt de vraag naar bekwame machine learning-ingenieurs toe. Maar hoe weten bedrijven/managers, met zoveel opties, dat ze de juiste persoon (personen) voor de baan inhuren? Om die vraag te helpen beantwoorden, leggen we veelvoorkomende problemen uit waarmee datawetenschapsimplementaties worden geconfronteerd. Deze problemen komen vaker voor bij bedrijven die willen investeren in deze concurrerende technologie, maar niet over de juiste data science managementervaring beschikken. Vervolgens leggen we uit hoe Superior Data Science LLC (SDS) een oplossing biedt voor deze veelvoorkomende problemen, wat leidt tot een hoger investeringsrendement. 

Probleem 1: Geen Data Science Project Management 

Als het gaat om het inhuren van machine learning-ingenieurs, wenden veel bedrijven zich tot freelancewebsites of huren ze datawetenschappers in via recruiters. Dit kan echter vaak leiden tot hoge uitvalpercentages vanwege het simpele feit dat deze data science-medewerkers/freelancers niet beschikken over expertise op het gebied van data science-projectmanagement. Data science-energie wordt besteed zonder het proces van plannen, uitvoeren, bewaken, controleren en afsluiten van een project om specifieke doelen te bereiken en aan specifieke succescriteria te voldoen.

Probleem 2: hoge opportuniteitskosten van projectverloop 

Bovendien profiteren deze hardwerkende ingenieurs vaak van projectverloop, wat betekent dat ze aanvullingen kunnen toevoegen aan hun projectbeoordelingen of opsommingen kunnen hervatten, zelfs als ze niet alle stappen binnen de datawetenschapsmethodologie voltooien of winst laten zien met machine learning-modellen. Bij het voltooien van dit type project sussen ze het management door te stellen dat alle mogelijke modelleringsevaluaties zijn voltooid en dat onderzoek naar dit type AI-model eenvoudigweg kostbaar is en geen vruchten zal afwerpen. Dit kan leiden tot onvolledige projecten en een gebrek aan continuïteit voor de bedrijfsinvestering, maar de voltooiingspercentages van projecten stijgen voor de ingenieur door middel van verklaringen van voltooide projectevaluatie. Zonder de juiste managementexpertise kan niemand door de code en modelleringstechnieken kijken om er zeker van te zijn dat dit inderdaad waar is. 

Probleem 3: Hired Expertise wordt alleen geleverd met AI Expertise 

Bovendien leidt het inhuren van datawetenschap tot projecten die vaak niet over de nodige data-engineering en opschoning beschikken voor effectieve modelleringsresultaten. Datawetenschappers zijn goed in modelleren, maar 80% van het werk is afmattend en handmatig opschonen en engineeren van gegevens. Deze technici zullen ofwel om extra hulp moeten vragen door het inhuren van data-ingenieurs en analisten, ofwel de tijd moeten nemen om te leren hoe ze deze taken zelf kunnen uitvoeren, waardoor uw project kan worden voltooid zonder ervaring en expertise op het gebied van data-engineering. 

Probleem 4: Hoe goed het AI-model ook is, het heeft een huis nodig voor winstgevende uitvoering

Simpel gezegd, deze modellen vereisen een continue integratie- en ontwikkelingspijplijn - maar de waarheid is dat de kennisbank van datawetenschappers niet verantwoordelijk is voor of een expert is op het gebied van ontwikkel- of ml-op-pijplijnen. Zodra het modelleren is voltooid, is de ingehuurde datawetenschapper of freelancer nu verantwoordelijk voor het leren van een hele andere tak van technologie. Als je een groter bedrijf bent en deze rollen individueel uitbesteedt, heb je natuurlijk meer kans op een hoger AI-succes. 

Om de genoemde problemen op te lossen, hebben bedrijven zich tot Superieure gegevenswetenschap LLC. Deze organisatie biedt een pakketdeal waarbij projecten effectief worden beheerd via een projectmanager, ervaren data-engineers en op maat gemaakte devops-pijplijnen voor effectieve levering. Het team van machine learning-ingenieurs van Superior Data Science LLC heeft een bewezen trackrecord van succes, met jarenlange ervaring in het veld en een diepgaand begrip van de nieuwste ML-technieken en -technologieën. Ze hebben aan een breed scala aan projecten gewerkt, van fraudedetectie, beeldherkenning tot natuurlijke taalverwerking. 

Nadat SDS data-engineering, AI-modellering en dev-ops-pijplijnen heeft geïnstalleerd via op datawetenschap gericht projectbeheer, kan SDS zich concentreren op het inhuren van datawetenschappers zodat wanneer het contract is voltooid, het ontvangende bedrijf effectief winstgevende AI-modellen blijft produceren. Een van de belangrijkste voordelen van het inhuren van Superior Data Science LLC is hun CEO, projectmanager en teamleider die een MBA, MS Finance en een technische MS in engineering heeft en een scala aan zowel technische als zakelijke expertise heeft. Gecombineerd met meerdere jaren ervaring met machine learning bij gerenommeerde bedrijven zoals Standard and Poors, Bell Flight, Citigroup, Propelled Brands, ETC, riskeert u niet meer blindelings het bedrijfsbudget. Effectief data science projectmanagement heeft al plaatsgevonden met tevreden klanten aan de ontvangende kant. Het is niet langer jouw verantwoordelijkheid om dit soort effectieve pijplijnen te creëren, maar eerder om er een te implementeren die al is getest. 

Naast hun ervaring hebben de machine learning-ingenieurs van Superior Data Science LLC sterke technische vaardigheden. SDS heeft experts in de programmeertaal Python en maakt gebruik van bekende en geteste bibliotheken. ML-frameworks zoals Pytorch, TensorFlow en Scikit-learn bieden u een snelle installatie van kostenbesparende of inkomstengenererende machine learning-modellen. Ze zijn ook bekend met cloud computing-platforms zoals GCP, AWS en Azure, maar ook met big data-tools zoals Hadoop en Spark. Ze weten ook dat modellen slechts de helft van het verhaal zijn, en ze zijn experts in het plaatsen van de modellen in continue integratie- en ontwikkelingspijplijnen, zodat ai-modellen worden uitgevoerd met de juiste monitoring en tijdige uitvoering. Een ander voordeel van het inhuren van Superior Data Science LLC zijn de certificeringen die hun ingenieurs hebben. De machine learning-ingenieurs hebben certificeringen om hun baan bij Superior Data Science te kwalificeren. Deze omvatten AWS Certified Machine Learning - Specialty, Google Cloud Professional Machine Learning Engineer en Azure Machine Learning-certificering, die een verbinding met grotere platforms en een niveau van kennis en expertise aantonen met de beste technologieën die momenteel worden verkocht.

Bovendien maakt de unieke combinatie van zakelijk inzicht en technische expertise van het team niet alleen het ontwerp en de ontwikkeling van ML-modellen mogelijk, maar ook effectieve communicatie met uw bedrijf – waarbij de waarde en ROI van deze modellen specifiek worden uitgelegd aan zowel technische als niet-technische belanghebbenden. Effectieve communicatie is een cruciaal aspect van machine learning-projecten. Met Superieure gegevenswetenschap, is de communicatie voorbehouden aan één projectmanager, die namens u het gehele engineeringtraject begeleidt. De projectmanager legt grote nadruk op sterke mondelinge en schriftelijke communicatieve vaardigheden, zodat zelfs niet-technische belanghebbenden enthousiast zijn, de waarde van het/de voltooide AI-model(len) begrijpen en voorspellen. Anders gezegd, de projectmanager vindt het prettig om het voltooide werk aan anderen te presenteren, zodat complexe ML-concepten en de leveringspijplijn in eenvoudige bewoordingen worden begrepen. Voor elke klant bieden ze een presentatie van het voorstel, een werkverklaring, projectbeheerdocument, documenten met regelmatige updates en een eindpresentatie.

Concluderend, terwijl het echte machine learning-modellen zijn die winstgevende acties en beslissingsanalyses tegen lage kosten kunnen uitvoeren, komt het bouwen van modellen ook met het bouwen van meerdere en complexe technische pijplijnen. Het inhuren van de juiste machine learning-engineers en andere ondersteunende professionals is essentieel voor het succes van AI-projecten en bijbehorende ROI's. Door blindelings aan te nemen, lopen investeringen het risico op hoge mislukkingspercentages vanwege een gebrek aan expertise op het gebied van projectmanagement, geavanceerde vaardigheden op het gebied van data-engineering en continue integratie-/ontwikkelingspijplijnen. 

Contactgegevens:

Naam: Jobin Thomas

Functie: CEO, Projectmanager Data Science

Aantal: + 1 (214) 518 - 9248

E-mail: jobin@superiordatascience.com

Om een ​​complete oplossing en grotere kansen op AI-succes te krijgen: volg deze link 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: Plato Data Intelligence: PlatoData.io