Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định
Thử nghiệm thích hợp cho sự tham gia AI bao gồm việc tạo ra các kịch bản ứng cử viên từ yêu cầu, chọn các phạm vi cho hồi quy dựa trên sự khác biệt mã, tạo dữ liệu thử nghiệm, giải thích các bản ghi lỗi và khám phá ra ranh giới. Cuối cùng, một quyết định phải được xác nhận bằng thủ tục thử nghiệm lặp đi lặp lại, xác nhận rõ ràng hoặc kết quả thủ công. Đối với các chức không chắc chắn như ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh và đặc vụ, các thiết lập công việc cố định, mẫu và các ngưỡng lỗi nghiêm trọng có thể được sử dụng.
Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?
Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.
Thứ tự ứng trước đã đề nghị
Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.
Sáng chế ra các quá trình thiếu sót và rủi ro và thiết lập một đường cơ bản được kiểm tra bằng tay.
Kiểm tra & phụ thuộc chính
Việc cho phép AI thêm các ví dụ và phân tích thất bại, nhưng kỹ sư xác nhận lời khẳng định đó.
Phát triển những kết quả đáng đánh giá
Thí dụ này sẽ được dùng một cách hữu hiệu để phát triển sự liên tục tích hợp và để ghi chép lại các nguồn và phiên bản.
Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.
Đánh giá công việc, lấy mẫu thủ công và nghiêm túc cấm việc từng nhà cho việc nâng cấp AI.
Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?
AI tạo ra 50 tựa đề thử nghiệm dựa trên câu chuyện người dùng, nhưng một số lớn trong số đó chỉ là thay đổi từ. Nhóm nên phân loại chúng như bình thường, ranh giới, quyền hạn, đồng-pp và thất bại, và làm rõ tình trạng cơ sở dữ liệu và giao diện bên ngoài. Tài sản hữu hiệu chỉ có sẵn nếu có ví dụ tiếp cận các dòng nước tự động, phục hồi ổn định, và giúp phát hiện sự thiếu hụt.
Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.
Số trường hợp được dùng làm kết quả chính của dự án thử nghiệm AI
Sử dụng những môi trường không ổn định dẫn đến rất nhiều thất bại, và sau đó AI đoán tại sao.
Mô hình tự động sửa đổi các bài kiểm tra và thư giãn những khẳng định của họ trực tiếp vượt qua.
Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?
So sánh các lối thoát, thời gian trở lại, sử dụng hiệu quả các ví dụ, chi phí thất bại và bảo trì cho các khiếm khuyết trước và sau dòng. rào chắn cửa chính phải được lặp lại, và AI- tổ chức hoặc sửa đổi thử nghiệm là chủ đề để đánh giá mã; khi mô hình không sẵn sàng, quá trình thử nghiệm và phát hành cơ bản nên vẫn hoạt động.
Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.