数据科学家常常将此

于其聊天机器人的错误即可类故障视为个体异常而不去寻找有助于预防未来故障的模式。今天的高级业务经理有权力和责任来防止部署后的失败。但要做到这一点他们必须更多地了解数据集和数据模型以便向人工智能模型开发人员提出正确的问题并评估答案。也许您在想但是数据科学家不是训练有素的吗当今数据科学家的绝大多数培训都集中在机器学习的机制上而不是其局限性。这使得数据科学家无法预防或正确诊断人工智能模型故。



障。人工智能开发人员必须衡量模型适应未来并超越其训练数据集限制的能力他们称之为泛化性的概念。如今这个概念的定义不明确且缺乏严谨性。获取有关人工智能和数据领先的最新动态每月深入了解人工智能如何影 南非 Whatsapp 号码 响您的组织以及它对您的公司和客户意味着什么。你的电子邮件是什么报名隐私政策分析界有句话说模型开发人员和艺术家都有着同样的坏习惯那就是爱上他们的模型。另一方面数据却没有得到它所需要的关注。例如人工智能模型开发人员很。







容易满足于现成的数据集而不是寻找更适合当前问题的数据集。高级业务经理缺乏技术学科的高级学位更没有能力发现与人工智能模型和数据集相关的问题。然而最终决定是否以及如何广泛部署人工智能模型的是这些企业领导者。我们本文的目标是帮助管理者更好地做到这一点使用提供所需上下文的框架。我们将特别介绍正确。