Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
Los datos deben estructurarse en términos de identificación de objetos, calibre de campo, tiempo y responsabilidad primaria; los documentos necesitan fuente, versión, validez, alcance de aplicación y permiso; voz fotográfica debe ser recogida bajo condiciones, categorías y autorizaciones; muestras de evaluación también deben cubrir los cambios normales, anormales, sin cuestionamientos, ultra vires y situaciones de alto riesgo. La calidad de los datos no puede ser desprendida del cálculo promedio del riesgo operativo, como un pequeño número de errores de tarea más grave que la ausencia
¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?
La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Definir tareas de destino y errores graves.
Dependencia de la clave de la validación
Crea una hoja de verificación de calidad y permiso de documentos de datos.
Desarrollo de resultados evaluables
Las pruebas de calidad y ultra vires se realizan utilizando un conjunto de tareas independiente.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
Un ejercicio de actualización, retiro y reevaluación de datos.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
La lista de documentos es muy grande, pero no adecuada para preguntas y respuestas. La versión suplementaria de la empresa se considera el primer conocimiento AI después de la aplicación, el contenido de línea baja y una prueba sin respuesta se establece. Los ejemplos no representan el desempeño de un cliente en particular, y las conclusiones reales deben ser verificadas junto con el propio volumen de negocio, la muestra, el sistema y los límites de responsabilidad de la empresa.
El pozo más fácil de seguir.
Cuanto más grandes sean los datos, mejor será para AI.
Tendremos que usar una muestra de entrenamiento para completar la inspección e inspección.
Actualización falló sin aviso, índice a largo plazo en la versión antigua
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
El material de recepción e inspección debe incluir el calibre del objeto, la versión de origen, el permiso, las normas de calidad, el registro de fallos, el conjunto de tareas independiente y los resultados de cada caso, y demostrar que el personal de la empresa puede actualizar, retirar y reevaluar la evaluación.
Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.