Home / FAQs / AI Operasyonları, PoC ve Enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Endüstri AI uygulama özelleştirme gelişimi için hangi veriler ve bilgiler gereklidir?

Örnek normal, eksik, çatışma ve yüksek riskli durumlar kapsamalıdır. Veri numaraları tek kriter değildir. Explanatory, yasal yetki, güncel sorumluluk ve gerçek çalışma daha önemlidir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Endüstri AI uygulamaları genellikle endüstri terimleri, dokümantasyon yapısı, operasyon kuralları, sistem durumu ve sorumluluk sınırları nedeniyle özelleştirilebilir ve giriş aslında profesyonel tarafından belirlenen sonuçlar, karar ve sonraki eylemler için ne kadar bilgi kullanılabilir ve test, üretim veya modelleme için ne şekilde kullanılabilir.

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.

Örnek gerçek işten olup kritik anomalileri kapsayabilirDoğru sonuçlar ve profesyonel yargı doğrulanırBilgi, birincil veri ve sistem durumu nasıl güncellenirVeri izni, gizlilik, iş sırları ve erişim hakları
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

İlk görevi seçin ve giriş ve doğru sonucu tanımlar.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Örnekler normallik, sınır, hata ve yüksek riskle sınıflandırılmaktadır.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

(b) Mark bilgi kaynakları, alanları, kurallar, yetkinlikler ve mevcut sorumluluklar.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Test ve üretim verilerini kullanarak bağımsız değerlendirme ve kontrol edin.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Üretim teklifinin uygulanması, çizimler veya BOM örnekleri, ürün ve süreç verileri, malzeme ve işleme kuralları, müşteri sınıfı, onay yetkisi ve kaybı veya özel sipariş vakaları dahil olmak üzere tarihi bir alıntıdan daha fazlasını gerektirir.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Bir zamanlar görev ve kalite standartları olmadan çok sayıda dosyayı ithal etmek

Sadece ideal başarı örneği, anomaliler veya reddedilmeler

Yasal veri izninin onaylanması ve online olarak güncelleme sorumluluğunun onaylanması

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Veri hazırlama sonuçları katalogları, kaynakları, kullanımları, ayrıcalıkları, versiyonları, kaliteli sorular, örnek sınıflandırma ve değerlendirme setlerini içermelidir.Gelişen ekip, her tür verilerin RAG'ye nasıl girdiğini, kurallar, model bağlamı veya iş sistemleri, sadece mümkün olduğunca verilere işleyebilmelidir.

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.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar