سیستم ML من برای چه کسی است؟

روشی که کاربران واقعی سیستم شما را تجربه می کنند برای ارزیابی تأثیر واقعی پیش بینی ها، توصیه ها و تصمیمات آن ضروری است. اطمینان حاصل کنید که در مراحل اولیه توسعه خود از مجموعه متنوعی از کاربران ورودی دریافت می کنید.

آیا من از یک مجموعه داده نماینده استفاده می کنم؟

آیا داده های شما به گونه ای نمونه برداری شده است که نشان دهنده کاربران شما باشد (مثلاً برای همه سنین استفاده می شود، اما شما فقط داده های آموزشی از شهروندان سالخورده دارید) و تنظیمات دنیای واقعی (مثلاً در تمام طول سال استفاده می شود، اما شما فقط آموزش دارید. داده های تابستان)؟

آیا سوگیری دنیای واقعی/انسانی در داده های من وجود دارد؟

سوگیری های اساسی در داده ها می تواند به حلقه های بازخورد پیچیده ای کمک کند که کلیشه های موجود را تقویت می کند.

از چه روش هایی برای آموزش مدل خود استفاده کنم؟

از روش های آموزشی استفاده کنید که انصاف، تفسیرپذیری، حریم خصوصی و امنیت را در مدل ایجاد می کند.

عملکرد مدل من چگونه است؟

تجربه کاربر را در سناریوهای دنیای واقعی در طیف وسیعی از کاربران، موارد استفاده و زمینه‌های استفاده ارزیابی کنید. ابتدا در آزمایش‌های آزمایشی آزمایش و تکرار کنید، سپس پس از راه‌اندازی، آزمایش را ادامه دهید.

آیا حلقه های بازخورد پیچیده ای وجود دارد؟

حتی اگر همه چیز در طراحی کلی سیستم به دقت ساخته شده باشد، مدل‌های مبتنی بر ML به ندرت با 100٪ کامل عمل می‌کنند که روی داده‌های واقعی و زنده اعمال شود. هنگامی که مشکلی در یک محصول زنده رخ می دهد، در نظر بگیرید که آیا با معایب اجتماعی موجود مطابقت دارد یا خیر، و چگونه توسط راه حل های کوتاه مدت و بلندمدت تأثیر می گذارد.

سیستم ML من برای چه کسی است؟

روشی که کاربران واقعی سیستم شما را تجربه می کنند برای ارزیابی تأثیر واقعی پیش بینی ها، توصیه ها و تصمیمات آن ضروری است. اطمینان حاصل کنید که در مراحل اولیه توسعه خود از مجموعه متنوعی از کاربران ورودی دریافت می کنید.

آیا من از یک مجموعه داده نماینده استفاده می کنم؟

آیا داده های شما به گونه ای نمونه برداری شده است که نشان دهنده کاربران شما باشد (مثلاً برای همه سنین استفاده می شود، اما شما فقط داده های آموزشی از شهروندان سالخورده دارید) و تنظیمات دنیای واقعی (مثلاً در تمام طول سال استفاده می شود، اما شما فقط آموزش دارید. داده های تابستان)؟

آیا سوگیری دنیای واقعی/انسانی در داده های من وجود دارد؟

سوگیری های اساسی در داده ها می تواند به حلقه های بازخورد پیچیده ای کمک کند که کلیشه های موجود را تقویت می کند.

برای آموزش مدل خود از چه روش هایی استفاده کنم؟

از روش های آموزشی استفاده کنید که انصاف، تفسیرپذیری، حریم خصوصی و امنیت را در مدل ایجاد می کند.

عملکرد مدل من چگونه است؟

تجربه کاربر را در سناریوهای دنیای واقعی در طیف وسیعی از کاربران، موارد استفاده و زمینه‌های استفاده ارزیابی کنید. ابتدا در آزمایش‌های آزمایشی آزمایش و تکرار کنید، سپس پس از راه‌اندازی، آزمایش را ادامه دهید.

آیا حلقه های بازخورد پیچیده ای وجود دارد؟

حتی اگر همه چیز در طراحی کلی سیستم به دقت ساخته شده باشد، مدل‌های مبتنی بر ML به ندرت با 100٪ کامل عمل می‌کنند که روی داده‌های واقعی و زنده اعمال شود. هنگامی که مشکلی در یک محصول زنده رخ می دهد، در نظر بگیرید که آیا با معایب اجتماعی موجود مطابقت دارد یا خیر، و چگونه توسط راه حل های کوتاه مدت و بلندمدت تأثیر می گذارد.