Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
Las aplicaciones de la industria AI se personalizan generalmente debido a la naturaleza exclusiva de los términos de la industria, estructura de documentación, reglas de funcionamiento, estado del sistema y límites de responsabilidad. Los materiales deben estar preparados de una tarea específica, recopilando insumos efectivamente recibidos por el usuario, los resultados identificados por el profesional, la base para el juicio y las acciones posteriores, e indicando qué información se puede utilizar para la prueba, producción o mejora del modelo.
¿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.
Seleccione la primera tarea y defina la entrada y el resultado correcto.
Dependencia de la clave de la validación
Las muestras se clasifican por normalidad, límite, error y alto riesgo.
Desarrollo de resultados evaluables
b) Marcar las fuentes, las esferas, las normas, las competencias y las responsabilidades de actualización.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
Establecer una evaluación independiente y controlar el uso de datos de prueba y producción.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
La aplicación de la oferta de producción requiere más que una cotización histórica, incluyendo dibujos o muestras de BOM, datos de producto y proceso, reglas de material y procesamiento, grado de cliente, autoridad de aprobación, y casos de pérdida o pedido especial. Sin este contexto, el modelo es difícil de formular una recomendación explicativa y auditable.
El pozo más fácil de seguir.
Importar un gran número de archivos de una vez sin estándares de tareas y calidad
Sólo la muestra de éxito ideal, sin anomalías o rechazos
No hay confirmación de la autorización legal de datos y de la responsabilidad de actualizar después de ir en línea
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
Los resultados de la preparación de datos deben incluir catálogos, fuentes, usos, privilegios, versiones, preguntas de calidad, conjuntos de clasificación y evaluación de muestras.El equipo de desarrollo debe poder explicar cómo cada tipo de datos ingresa RAG, reglas, contexto modelo o sistemas de negocios, en lugar de simplemente comprometerse a los datos tanto como sea posible.
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.