Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
En plus du taux de précision Top-1, le taux de rappel à risque élevé, le taux de révision manuelle, l'incapacité de juger si une personne est transférée ou non, et s'il y a un roulement élevé après la commande. Les entreprises devraient être plus préoccupées par l'amélioration du délai d'exécution et du cycle de résolution, plutôt que de poursuivre une fraction modèle du paysage.
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.
Gel des calibres de classe et des tests indépendants de différents mois.
Validation Dépendance des clés
Deux membres du personnel opérationnel ont examiné des échantillons à risque élevé et des échantillons litigieux pour obtenir une réponse de base.
Élaboration de résultats évaluables
Mesures distinctes des résultats de la classification, de la priorité, de l'attribution, du refus et de l'extraction de l'information.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Progressivement, il passe de la reconnaissance manuelle à l'automatisation à faible risque et à la surveillance continue de la dérive.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Une entreprise peut exiger un seuil plus élevé pour le taux de rappel pour un échec majeur, avec une protection de deuxième niveau des mots clés, le niveau de client, et les règles de certitude pour la surveillance et l'alarme. 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.
Ne montrer que la précision sur un échantillon historique formé.
Les étiquettes de classification se chevauchent au fil du temps, mais toutes les erreurs sont attribuées au modèle.
Les ordres d'attribution automatique ne sont pas enregistrés pour le transfert et la correction manuelle et ne peuvent pas être améliorés en permanence.
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
La livraison devrait comprendre les gammes de données, les calibres d'étiquette, la distribution d'échantillons, la matrice de confusion, le rappel à risque élevé, le traitement de faible confiance, la modification manuelle et les changements du cycle d'activité.
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.