Votre projet de machine learning ne répond pas aux attentes des parties prenantes. Comment gérez-vous les conséquences ?
Lorsque votre projet de machine learning ne répond pas aux attentes des parties prenantes, il peut être difficile à avaler. Vous avez investi du temps, des ressources et beaucoup de matière grise dans la construction d’un système qui, vous l’espériez, révolutionnerait un processus ou fournirait des informations approfondies. Pourtant, vous voilà, face à un public peu enthousiaste. C’est un moment critique qui peut définir votre future approche des projets de machine learning. La clé est de naviguer dans cette suite avec grâce, en apprenant de l’expérience et en préparant le terrain pour le succès futur.