Home / FAQs / Phong tục AI Phát triển, ứng dụng AI tùy chỉnh và xây dựng các công trình của hệ thống máy tính cá nhân AI
QUESTION & ANSWER

Dự án Phát triển Tự Do Liên Hiệp Quốc của tầu Enterprise AI nên được chấp nhận và chấp nhận như thế nào?

Tự động phát triển AI không chỉ có thể nhìn vào một số trường hợp thành công, mà còn nên xác minh hiệu ứng AI, kỹ sư phần mềm, kết quả kinh doanh và tài sản dự án. Dùng nhiệm vụ thực sự đóng băng để kiểm tra các chính xác, sai, bị từ chối, siêu bình thường và bất thường; kiểm tra giao diện, đặc quyền, hiệu suất, hồi quy và tính tay; kiểm tra lại tốc độ nhận nuôi, xử lý chu kỳ, xử lý tay, sửa đổi và chi phí chạy.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Lớp hiệu ứng nên được chia thành bốn cấp độ.

DECISION FACTORS

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.

Bộ tác vụ có phải từ thao tác thật hay bao gồm biên giớiNhững loại lỗi lầm và hậu quả kinh doanh khác nhau được chấm dứt như thế nàoCó thể khoá mô hình, kiến thức, mẹo và phiên bản hệ thốngMột quan sát giá trị kinh doanh đòi hỏi phải thử nghiệm chu kỳ
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Dự án bắt đầu với một định nghĩa chung về nhiệm vụ, lỗi và chỉ thị.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Đường đánh giá đầu tiên được thiết lập và đóng băng trong giai đoạn PoC.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Kiểm tra hiệu ứng, kỹ thuật, an toàn và phục hồi trước khi sản xuất.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

::: hãy điều chỉnh lại các chỉ thị thao tác sau khi lái và hoàn thành bài tập tiếp quản tài sản.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Tốc độ ứng dụng khách hàng AAI đã đáp ứng mục tiêu, nhưng có một số lỗi nghiêm trọng trong chính sách hoàn trả lại. Nhận và thanh tra không nên được thông qua dựa trên một điểm trung bình cao, nhưng cam kết hoàn lại nên được phân loại riêng, yêu cầu tham khảo, tự tin, chuyển nhượng lao động, và kiểm tra lại cơ chế, và sau đó kiểm tra lại với một mẫu cố định.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Trình diễn của một số vấn đề dễ dàng trong việc chọn các nhà cung cấp trên một nền tảng quảng cáo

Chỉ nhận và kiểm tra mô hình câu trả lời, không kiểm tra giao diện hệ thống và rút lui bất thường

Lấy mã nguồn nhưng không thể tái tạo chỉ mục kiến thức hoặc đánh giá chạy

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Vật liệu cuối cùng nên bao gồm đánh giá về nguồn, định nghĩa của các chỉ số, mục theo mục, một mẫu thử nghiệm, hệ thống thất bại, rút lui từ việc triển khai, chi phí hoạt động, giới hạn và danh sách tài sản đã biết.

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.

Có phải các tiêu chuẩn chấp nhận của dự án Enterprise AI đang được phát triển?

Để nói cho chúng ta biết nhiệm vụ kinh doanh và ranh giới rủi ro, hiệu ứng phân biệt đầu tiên hiệu ứng mô hình, chức năng phần mềm, sự tích hợp hệ thống, an toàn và chỉ thị hoạt động.

Liên hệ