Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Les données doivent être structurées en termes d'identification des objets, de calibre de champ, de temps et de responsabilité principale; les documents doivent être établis à la source, en version, en validité, au champ d'application et d'autorisation; la voix photographique doit être recueillie dans des conditions, catégories et autorisations; les échantillons d'évaluation doivent également couvrir des situations normales, anormales, non contestées, ultra vires et à haut risque. La qualité des données ne peut être détachée du calcul moyen du risque opérationnel, comme un petit nombre d'erreurs critiques de prix qui peuvent être plus graves que l'absence d'un grand nombre de domaines communs.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Définir les tâches cibles et les erreurs graves.
Validation Dépendance des clés
Crée une feuille de vérification de la qualité et de l'autorisation des documents de données.
Élaboration de résultats évaluables
Les tests de qualité et ultra vires sont effectués à l'aide d'un ensemble de tâches autonome.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Mise à jour, retraite et réévaluation des données.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
La liste des documents est très grande, mais ne convient pas pour les questions et les réponses. La version supplémentaire de l'entreprise est considérée comme la première connaissance prête AI après application, le contenu en ligne basse, et un test sans réponse est établi. Les exemples ne représentent pas la performance d'un client particulier, et les conclusions réelles doivent être vérifiées en conjonction avec le volume d'affaires propre de l'entreprise, échantillon, système et limites de responsabilité.
La fosse la plus facile à monter.
Plus les données sont grandes, mieux c'est pour AI.
Nous devrons utiliser un échantillon de formation pour effectuer l'inspection.
La mise à jour a échoué sans avertissement, indexer à long terme dans l'ancienne version
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Le matériel de réception et d'inspection doit comprendre le calibre de l'objet, la version source, la permission, les règles de qualité, l'enregistrement des défaillances, l'ensemble de tâches indépendant et les résultats au cas par cas, et démontrer que le personnel de l'entreprise peut mettre à jour, retirer et réorganiser l'évaluation.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.