Ennen kuin laajennat tekoälyn käyttöä, arvioi vastauksia oikeilla esimerkeillä

Vakuuttava vastaus ei välttämättä ole oikea. Ennen kuin laitat tekoälytoiminnon työnkulkuusi, luo edustavia esimerkkejä ja vertaa tulostetta systemaattisesti siihen, mitä tehtävä vaatii.

Rakenna arviointisarja

Kerää yleisiä, epätäydellisiä, moniselitteisiä ja epätavallisia merkintöjä. Poista tai suojaa henkilötietoja. Kirjoita kullekin tapaukselle onnistumisen kriteerit ja kelpaamattomat virheet. Käytä esimerkkejä, jotka edustavat työn monipuolisuutta, ei vain helppoja tapauksia.

Arvioi erilliset mitat

Tarkista lähteiden tarkkuus, tarvittavien kohtien kattavuus, luettavuus ja käyttäytyminen, kun tietoa puuttuu. Vastaus voidaan kirjoittaa hyvin ja jättää pois olennainen huomautus. Tallenna esimerkkejä onnistumisista, virheistä ja epäilyistä ja pyydä arviota joltakulta, joka tuntee prosessin.

Toista muutosten jälkeen

Vertaa lauseen, mallin tai vuon versioita samoihin tapauksiin. Tämä auttaa tunnistamaan regressioita. Alkuarviointi ei takaa tulevaa suorituskykyä: panokset, tuotteet ja mallit voivat muuttua. Tarkkaile näytteitä pääsyohjaimilla ja selkeällä polulla vikojen korjaamiseen.

Älä käytä yhtä keskiarvoa piilottaaksesi vakavan virheen. Jos väärä tulos voi aiheuttaa haittaa, aseta rajat, ihmisen tarkastelu ja käytön keskeytys ennen pilotin aloittamista.

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Kuinka monta esimerkkiä tarvitaan?

Riittää edustamaan tärkeimpiä ja vaikeimpia tapauksia. Pieni otoskoko on diagnoosin alku, ei tilastollinen takuu.

Voinko antaa tekoälyn arvioida sen itse?

Se voi auttaa organisoimaan vertailuja, mutta sen ei pitäisi olla seurauksia aiheuttavan tehtävän ainoa tuomari. Käytä nimenomaisia ​​kriteerejä ja vastuuhenkilöiden tarkastusta.

Pitääkö testi tehdä uudelleen?

Kyllä, ohjeiden, tietojen, mallin tai prosessin muuttuessa ja ajoittain käytön aikana.

Jos haluat jatkaa oppimista käytännön ideoiden kera, tilaa Ímpetus-uutiskirje ilmaiseksi.