تعرف على كيفية دمج ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في سير عمل التعلم الآلي الخاص بك باستخدام TensorFlow

لمن هو نظام ML الخاص بي؟

إن الطريقة التي يختبر بها المستخدمون الفعليون نظامك ضرورية لتقييم التأثير الحقيقي لتوقعاته وتوصياته وقراراته. تأكد من الحصول على مدخلات من مجموعة متنوعة من المستخدمين في وقت مبكر من عملية التطوير الخاصة بك.

هل أستخدم مجموعة بيانات تمثيلية؟

هل يتم أخذ عينات بياناتك بطريقة تمثل المستخدمين لديك (على سبيل المثال ، سيتم استخدامها لجميع الأعمار ، ولكن لديك فقط بيانات تدريب من كبار السن) والإعدادات الواقعية (على سبيل المثال ، سيتم استخدامها على مدار العام ، ولكن لديك تدريب فقط بيانات من الصيف)؟

هل هناك تحيز للعالم الحقيقي / الإنسان في بياناتي؟

يمكن أن تساهم التحيزات الكامنة في البيانات في حلقات التغذية الراجعة المعقدة التي تعزز القوالب النمطية الموجودة.

ما هي الأساليب التي يجب أن أستخدمها لتدريب نموذجي؟

استخدم أساليب التدريب التي تبني الإنصاف وقابلية التفسير والخصوصية والأمان في النموذج.

كيف هو أداء نموذجي؟

قم بتقييم تجربة المستخدم في سيناريوهات العالم الحقيقي عبر مجموعة واسعة من المستخدمين وحالات الاستخدام وسياقات الاستخدام. قم بإجراء الاختبار والتكرار في التطبيق التجريبي أولاً ، متبوعًا بالاختبار المستمر بعد الإطلاق.

هل هناك حلقات تغذية مرتدة معقدة؟

حتى لو تم تصميم كل شيء في تصميم النظام بشكل عام بعناية ، نادرًا ما تعمل النماذج القائمة على ML مع الكمال بنسبة 100٪ عند تطبيقها على البيانات الحية الحقيقية. عندما تحدث مشكلة في منتج مباشر ، فكر فيما إذا كانت تتماشى مع أي عيوب مجتمعية موجودة ، وكيف ستتأثر بالحلول قصيرة وطويلة المدى.