Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.
Приложения AI в промышленности обычно настраиваются из-за исключительного характера отраслевых терминов, структуры документации, правил работы, состояния системы и границ ответственности. Материалы должны быть подготовлены из конкретной задачи, сбора фактически полученных пользователем данных, результатов, определенных профессионалом, основы для суждения и последующих действий, а также указания того, какую информацию можно использовать для тестирования, производства или совершенствования модели.
Какие условия необходимо определить до вынесения решения?
На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.
Предложенный порядок аванса
Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.
Выберите первую задачу и определите ввод и правильный результат.
Ключевая зависимость от валидации
Образцы классифицируются по нормальности, границам, погрешности и высокому риску.
Разработка оценочных результатов
b) Отметить источники знаний, области, правила, компетенции и обязанности по обновлению.
Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.
Установить независимую оценку и контроль использования данных тестирования и производства.
Как вы понимаете это в реальном бизнесе?
Применение производственного предложения требует более чем исторической цитаты, включая чертежи или образцы БОМ, данные о продукте и процессе, правила материалов и обработки, класс клиента, полномочия по утверждению и случаи потери или специального заказа. Без этого контекста модель трудно сформулировать пояснительную и поддающуюся проверке рекомендацию.
Самый простой способ наступить.
Импорт большого количества файлов одновременно без задач и стандартов качества
Только идеальная выборка успеха, никаких аномалий или отказов.
Нет подтверждения авторизации юридических данных и ответственности за обновление после выхода в Интернет
Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?
Результаты подготовки данных должны включать каталоги, источники, использование, привилегии, версии, вопросы качества, наборы классификации и оценки выборки. Команда разработчиков должна быть в состоянии объяснить, как каждый тип данных вводится в RAG, правила, контекст модели или бизнес-системы, а не просто максимально использовать данные.
При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.