먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
산업 AI 응용 프로그램은 일반적으로 산업 용어의 독점적 인 성격 때문에 사용자 정의, 문서 구조, 운영 규칙, 시스템 상태 및 책임 경계. 이 자료는 특정 작업에서 준비되어야하며, 사용자가 직접 받아 들여지는 입력을 수집하고, 전문으로 식별 된 결과, 심사 및 후속 조치에 대한 기초, 테스트, 생산 또는 모델 개선에 대한 정보를 사용할 수 있는지를 나타내는.
어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?
동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
첫 번째 작업을 선택하고 입력 및 올바른 결과를 정의하십시오.
유효성 열쇠 의존
샘플은 정상적인, 경계, 과실 및 높은 위험에 의해 분류됩니다.
평가 가능한 결과의 개발
(b) 표 지식 소스, 필드, 규칙, 역량 및 책임 updating.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
독립적 인 평가 및 테스트 및 생산 데이터의 사용을 제어합니다.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
생산 제안의 신청은 그림 또는 BOM 표본, 제품 및 가공 자료, 물자 및 가공 규칙, 고객 급료, 승인 권위 및 손실 또는 특별한 순서 상자를 포함하여 역사적인 인용 보다는 더 많은 것을 요구합니다. 이 상황에 없는 모형은 기하학 및 감사한 권고를 공식화하기 어렵습니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
작업 및 품질 표준없이 한 번에 파일의 많은 수를 가져 오기
이상적인 성공 샘플 만, 아니 anomalies 또는 거부
법적 데이터 승인 및 온라인을 갈 후 updating에 대한 책임의 확인 없음
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
데이터 준비 결과는 카탈로그, 소스, 용도, 특권, 버전, 품질 질문, 샘플 분류 및 평가 세트를 포함해야 합니다. 개발 팀은 각 유형의 데이터를 RAG, 규칙, 모델 컨텍스트 또는 비즈니스 시스템에 입력하는 방법을 설명해야 합니다.
공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.