TensorFlow का उपयोग करके अपने AI वर्कफ़्लो में जिम्मेदार AI प्रथाओं को एकीकृत करना सीखें

मेरी एमएल प्रणाली किसके लिए है?

वास्तविक उपयोगकर्ता जिस तरह से आपके सिस्टम का अनुभव करते हैं, वह उसकी भविष्यवाणियों, सिफारिशों और निर्णयों के वास्तविक प्रभाव का आकलन करने के लिए आवश्यक है। अपनी विकास प्रक्रिया के आरंभ में उपयोगकर्ताओं के विविध सेट से इनपुट प्राप्त करना सुनिश्चित करें।

क्या मैं एक प्रतिनिधि डाटासेट का उपयोग कर रहा हूँ?

क्या आपका डेटा इस तरह से नमूना लिया गया है जो आपके उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करता है (जैसे सभी उम्र के लिए उपयोग किया जाएगा, लेकिन आपके पास केवल वरिष्ठ नागरिकों से प्रशिक्षण डेटा है) और वास्तविक-विश्व सेटिंग (उदाहरण के लिए साल भर उपयोग किया जाएगा, लेकिन आपके पास केवल प्रशिक्षण है गर्मियों से डेटा)?

क्या मेरे डेटा में वास्तविक दुनिया / मानव पूर्वाग्रह है?

डेटा में अंडरलाइंग पूर्वाग्रह जटिल प्रतिक्रिया छोरों में योगदान कर सकते हैं जो मौजूदा रूढ़ियों को मजबूत करते हैं।

अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मुझे किन तरीकों का उपयोग करना चाहिए?

मॉडल में निष्पक्षता, व्याख्या, गोपनीयता और सुरक्षा का निर्माण करने वाले प्रशिक्षण विधियों का उपयोग करें।

मेरा मॉडल कैसा प्रदर्शन कर रहा है?

उपयोगकर्ताओं के विस्तृत स्पेक्ट्रम, उपयोग के मामलों और संदर्भों में वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उपयोगकर्ता के अनुभव का मूल्यांकन करें। पहले डॉगफूड में टेस्ट और पुनरावृति, इसके बाद लॉन्च के बाद निरंतर परीक्षण।

क्या जटिल प्रतिक्रियाएं हैं?

भले ही समग्र प्रणाली के डिजाइन में सब कुछ सावधानी से तैयार किया गया हो, एमएल-आधारित मॉडल वास्तविक, लाइव डेटा पर लागू होने पर शायद ही कभी 100% पूर्णता के साथ काम करते हैं। जब किसी लाइव उत्पाद में कोई समस्या आती है, तो विचार करें कि क्या यह किसी भी मौजूदा सामाजिक नुकसान के साथ संरेखित करता है, और यह लघु और दीर्घकालिक दोनों समाधानों से कैसे प्रभावित होगा।