Home / FAQs / Özel AI Development, AI uygulama özelleştirmesi ve enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Enterprise AI Özel Geliştirme projesi nasıl kabul edilmeli ve kabul edilmeli?

Özel AI Geliştirme sadece birkaç başarılı gösterilere bakamaz, ancak AI etkilerini, yazılım mühendisliğini, iş sonuçlarını ve proje varlıklarını doğrulamalıdır. Doğru, yanlış, reddedilen, ultra-abnormal ve anormal sahneleri kontrol etmek için donmuş gerçek görevi kullanın; kontrol arabirimleri, ayrıcalıkları, performansları, logları, regresyonları ve manuel alımları kontrol etmek; yeniden kontrol oranları, işleme döngüleri, manuel değişiklikler ve işletme maliyetlerini kullanın.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Etkisi katmanı dört seviyeye bölünmüş olmalıdır.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Görev seti gerçek işlemlerden olup sınırları kapsar.Farklı hataların ve iş sonuçları nasıl not edilirModeller, bilgi, ipuçları ve sistem versiyonları kilitlenebilirBir iş değeri gözlemi ne kadar süre bir deneme döngüsü gerektirir
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Proje, görevlerin, hataların ve göstergelerin ortak bir tanımıyla başlar.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

İlk değerlendirme üssü PoC aşamasında kuruldu ve donmuştu.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Etkilerin performansları, üretimden önce mühendislik, güvenlik ve kurtarma testleri.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

:: Pilottan sonra yeniden işletme göstergeleri ve varlık ortadan kaldırma egzersizini tamamlayın.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

AAI müşteri hizmetleri genel yanıt oranı hedefle karşılaşmış, ancak geri ödeme politikasında birkaç ciddi hata var.Revision ve inceleme yüksek ortalama puan temelinde geçilmemelidir, ancak geri ödeme taahhüdü ayrı olarak sınıflandırılmalıdır, bu referans, güven, iş transferi ve denetim mekanizmalarının karşılanması gerekir ve sonra test sabit bir örnekle tekrar test edilmelidir.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Satıcıların seçiminde birkaç kolay sorun Sunumu bir reklam temelinde

Sadece alan ve denetim model yanıtları, sistem arayüzlerini kontrol etme ve anormal geri çekilmeleri

Kaynak kodu almak ama bilgi indeksini yeniden oluşturamaz veya değerlendirme

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Son malzeme kaynağın bir değerlendirmesini içermelidir, gösterge tanımının tanımı, öğenin öğe tarafından, başarısız bir örnek, sistem testi, dağıtımdan geri çekilme, işletme maliyetleri, bilinen kısıtlamalar ve varlık listeleri.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Enterprise AI projesi için kabul kriteri geliştiriliyor mu?

Bize iş görevlerini ve risk sınırlarını anlatmak için, ilk ayırt edici model efektleri, yazılım işlevleri, sistemler entegrasyonu, güvenlik ve operasyonel göstergeler.

İletişime geçin