টেনসরফ্লো ব্যবহার করে কীভাবে আপনার এমএল ওয়ার্কফ্লোতে দায়বদ্ধ এআই অনুশীলনগুলিকে সংহত করতে হয় তা শিখুন

আমার এমএল সিস্টেমটি কার জন্য?

আপনার সিস্টেমে প্রকৃত ব্যবহারকারীরা যেভাবে অভিজ্ঞতা লাভ করে তা এর পূর্বাভাস, প্রস্তাবনা এবং সিদ্ধান্তের সত্যিকারের প্রভাব মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয়। আপনার বিকাশ প্রক্রিয়া শুরুতে বিভিন্ন ব্যবহারকারীর বিভিন্ন সেট থেকে ইনপুট নেওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করুন।

আমি কি একজন প্রতিনিধি ডেটাসেট ব্যবহার করছি?

আপনার ডেটা কি এমনভাবে নমুনা দেওয়া হয়েছে যা আপনার ব্যবহারকারীদের প্রতিনিধিত্ব করে (যেমন সমস্ত বয়সের জন্য ব্যবহার করা হবে, তবে আপনার কাছে কেবল প্রবীণ নাগরিকদের কাছ থেকে প্রশিক্ষণ ডেটা রয়েছে) এবং আসল ওয়ার্ল্ড সেটিং (উদাহরণস্বরূপ সারা বছর ব্যবহার করা হবে, তবে আপনার কেবল প্রশিক্ষণ রয়েছে গ্রীষ্ম থেকে তথ্য)?

আমার ডেটাতে কি বাস্তব-বিশ্ব / মানব পক্ষপাত রয়েছে?

ডেটাতে অন্তর্নিহিত পক্ষপাতিত্বগুলি জটিল প্রতিক্রিয়ার লুপগুলিতে অবদান রাখতে পারে যা বিদ্যমান স্টেরিওটাইপগুলিকে শক্তিশালী করে।

আমার মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য আমার কী পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত?

মডেলটিতে ন্যায্যতা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা, গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা তৈরি করার প্রশিক্ষণ পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করুন।

আমার মডেল কেমন পারফর্ম করছে?

ব্যবহারকারীর বিস্তৃত বর্ণালী, ব্যবহারের কেস এবং ব্যবহারের প্রসঙ্গগুলি জুড়ে রিয়েল-ওয়ার্ল্ডের দৃশ্যে ব্যবহারকারী অভিজ্ঞতার মূল্যায়ন করুন। প্রথমে ডগফুডে পরীক্ষা এবং পুনরাবৃত্তি, তারপরে লঞ্চের পরে চালিয়ে যাওয়ার পরীক্ষা চালানো।

জটিল প্রতিক্রিয়া লুপ আছে?

এমনকি সামগ্রিক সিস্টেম ডিজাইনের সমস্ত কিছু যত্ন সহকারে তৈরি করা হলেও, এমএল-ভিত্তিক মডেলগুলি বাস্তব, লাইভ ডেটাতে প্রয়োগ করার সময় খুব কমই 100% পরিপূর্ণতার সাথে কাজ করে। যখন কোনও লাইভ প্রোডাক্টে কোনও সমস্যা দেখা দেয় তখন তা বিদ্যমান বিদ্যমান সামাজিক অসুবিধাগুলির সাথে সামঞ্জস্য করে কিনা এবং এটি কীভাবে স্বল্প ও দীর্ঘমেয়াদী উভয় সমাধানের দ্বারা প্রভাবিত হবে তা বিবেচনা করুন।