Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
Naast de Top-1 nauwkeurigheid, de hoge risico recall rate, de handmatige herziening tarief, het onvermogen om te beoordelen of een persoon wordt overgedragen of niet, en of er een hoge omzet na de bestelling. Zaken moeten meer bezorgd zijn over de vraag of de lead time en resolutie cyclus verbeteren, in plaats van het nastreven van een modelfractie van het landschap.
Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?
Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.
Voorgestelde volgorde van de voorschotten
Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.
Bevriezen van klasse-kalibren en het nemen van onafhankelijke tests van verschillende maanden.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
Twee operationele personeelsleden hebben een hoog risico en controversiële monsters onderzocht om een basisantwoord te vormen.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
Afzonderlijke metingen van de resultaten van classificatie, prioriteit, toewijzing, weigering en informatiewinning.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
Geleidelijk van handmatige herkenning naar een lage risicoautomatisering en continue monitoring van de drift.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
Een onderneming kan een hogere drempel voor het terugroepen van een grote fout, met een tweede-tier bescherming van trefwoorden, klantklasse, en de regels van zekerheid voor toezicht en alarm. De voorbeelden niet de prestaties van een bepaalde klant, en de feitelijke conclusies moeten worden gecontroleerd in combinatie met de onderneming eigen bedrijfsvolume, steekproef, systeem en aansprakelijkheid grenzen.
De makkelijkste put om op te stappen.
Alleen nauwkeurigheid op een getraind historisch monster.
Classificatie-etiketten overlappen elkaar in de tijd, maar alle fouten worden toegeschreven aan het model
Auto-opdracht bestellingen worden niet geregistreerd voor overdracht en handmatige correctie en kunnen niet continu worden verbeterd
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
De levering moet gegevensbereiken, labelkalibren, monsterdistributie, verwarringsmatrix, hoogrisicoterugroep, laag vertrouwen verwerking, handmatige wijziging en veranderingen in de conjunctuurcyclus omvatten.
Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.