Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Industrie AI-Anwendungen werden im Allgemeinen aufgrund der Exklusivität von Branchenbegriffen, Dokumentationsstruktur, Betriebsregeln, Systemstatus und Haftungsgrenzen angepasst. Die Materialien sollten aus einer bestimmten Aufgabe erstellt werden, indem sie die vom Benutzer tatsächlich erhaltenen Informationen, die vom Fachmann identifizierten Ergebnisse, die Grundlage für die Beurteilung und die nachfolgenden Maßnahmen sammeln und angeben, welche Informationen für Tests, Produktion oder Modellverbesserung verwendet werden können.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Wählen Sie die erste Aufgabe und definieren Sie die Eingabe und das korrekte Ergebnis.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Proben werden nach Normalität, Grenze, Fehler und hohem Risiko klassifiziert.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
(b) Markieren Sie Wissensquellen, Felder, Regeln, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten für die Aktualisierung.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Einrichtung einer unabhängigen Bewertung und Kontrolle der Verwendung von Prüf- und Produktionsdaten.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Die Anwendung des Produktionsangebots erfordert mehr als ein historisches Angebot, einschließlich Zeichnungen oder Stücklisten, Produkt- und Prozessdaten, Material- und Verarbeitungsregeln, Kundenqualität, Genehmigungsbehörde und Verlust- oder Sonderauftragsfälle.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Importieren einer großen Anzahl von Dateien auf einmal ohne Aufgaben- und Qualitätsstandards
Nur die ideale Erfolgsprobe, keine Anomalien oder Ablehnungen
Keine Bestätigung der Genehmigung rechtlicher Daten und der Verantwortung für die Aktualisierung nach dem Online-Handel
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Die Ergebnisse der Datenaufbereitung sollten Kataloge, Quellen, Verwendungen, Privilegien, Versionen, Qualitätsfragen, Stichprobenklassifizierung und Bewertungssätze umfassen, und das Entwicklungsteam sollte in der Lage sein zu erklären, wie jede Art von Daten in RAG, Regeln, Modellkontext oder Geschäftssysteme eingegeben wird, anstatt sich einfach so weit wie möglich auf die Daten festzulegen.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.