Enne tehisintellekti kasutamise laiendamist hinnake vastuseid reaalsete näidetega

Veenev vastus ei pruugi olla õige. Enne tehisintellekti funktsiooni lisamist oma töövoogu koostage tüüpilised näited ja võrrelge süstemaatiliselt väljundit ülesandega.

Koostage hindamiskomplekt

Koguge kokku tavalised, mittetäielikud, mitmetähenduslikud ja ebatavalised kirjed. Isikuandmete eemaldamine või kaitsmine. Kirjutage iga juhtumi puhul edu kriteeriumid ja lubamatud vead. Kasutage näiteid, mis esindavad töö mitmekesisust, mitte ainult lihtsaid juhtumeid.

Hinnake eraldi mõõtmeid

Kontrollige allikatruudust, vajalike punktide katvust, loetavust ja käitumist teabe puudumisel. Vastus võib olla hästi kirjutatud ja jätta olulise hoiatuse välja. Salvestage näiteid õnnestumiste, vigade ja kahtluste kohta ning küsige ülevaadet kelleltki, kes seda protsessi tunneb.

Korrake pärast muudatusi

Võrrelge avalduse, malli või voo versioone sama juhtumite komplektiga. See aitab tuvastada regressioone. Esialgne hindamine ei taga tulevast jõudlust: sisendid, tooted ja mudelid võivad muutuda. Jälgige näidiseid juurdepääsukontrolli ja selge tee rikete parandamiseks.

Ärge kasutage tõsise vea varjamiseks üht keskmist. Kui vale tulemus võib kahjustada, seadke enne piloodi käivitamist piirangud, inimeste poolt läbivaatamine ja kasutamise peatamine.

Korduma kippuvad küsimused

Kui palju näiteid on vaja?

Piisab kõige olulisemate ja raskemate juhtumite esindamiseks. Väike valimi suurus on diagnoosimise algus, mitte statistiline garantii.

Kas ma saan lasta tehisintellektil seda ise hinnata?

See võib aidata korraldada võrdlusi, kuid see ei tohiks olla tagajärgedega ülesande ainus kohtunik. Kasutage selgesõnalisi kriteeriume ja ülevaatust vastutavate isikute poolt.

Kas test tuleb uuesti teha?

Jah, kui juhised, andmed, mudel või protsess muutuvad ja perioodiliselt kasutamise ajal.

Et jätkata õppimist praktiliste ideedega ettevõtluseks, tellige tasuta Ímpetuse uudiskiri.