Home / FAQs / AI Operasi, PoC dan Enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Data dan informasi apa yang diperlukan untuk pengembangan aplikasi pengastrikan AI industri?

Contoh tersebut harus mencakup situasi normal, hilang, konflik dan resiko tinggi.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Industri aplikasi AI secara umum disesuaikan karena sifat eksklusif dari istilah industri, struktur dokumentasi, aturan operasi, status dan batas-batas tanggung jawab sistem. Bahan-bahan harus disiapkan untuk tugas tertentu, mengumpulkan masukan yang benar-benar diterima oleh pengguna, hasil yang diidentifikasi oleh profesional, dasar untuk penilaian dan tindakan selanjutnya, dan mengindikasikan apa yang dapat digunakan untuk pengujian, peningkatan produksi atau model.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah sampel berasal dari bisnis yang nyata dan mencakup anomali kritisHasil yang benar dan penilaian profesional dikonfirmasiBagaimana pengetahuan, status data primer dan sistem dimutakhirkanOtorisasi data, privasi, rahasia bisnis dan hak akses
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Pilih tugas pertama dan definisikan hasil masukan dan benar.

02

Dependence Kunci Validasi

Sampel diklasifikasikan oleh normalitas, batas, kesalahan dan risiko tinggi.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

(b) Tandai sumber pengetahuan, bidang, aturan, kompetensi dan tanggung jawab untuk memperbaharui.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Membangun penilaian independen dan mengendalikan penggunaan uji dan data produksi.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Aplikasi produksi membutuhkan lebih dari sebuah kutipan sejarah, termasuk gambar atau sampel BOM, produk dan data proses, materi dan aturan pemrosesan, kelas pelanggan, otoritas persetujuan, dan kehilangan atau kasus pesanan khusus.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Mengimpor sejumlah besar berkas sekaligus tanpa standar tugas dan kualitas

Hanya contoh sukses ideal, tidak ada anomali atau penolakan

Tidak ada konfirmasi otorisasi data legal dan tanggung jawab untuk memperbarui setelah online

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Hasil persiapan data harus termasuk katalog, sumber, menggunakan, hak istimewa, versi, pertanyaan berkualitas, klasifikasi sampel dan penilaian set.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi