1. Размер и качество на данните – Качеството и размерът на данните са от решаващо значение за ефективността на моделите за машинно обучение. Архитектите трябва да гарантират, че данните, които въвеждат в модела, са точни и подходящи за проблема, който се опитват да решат.
2. Избор на модел – Архитектите трябва внимателно да избират и оценяват различни модели на машинно обучение, за да намерят оптималния за своя проблем. Те трябва да вземат под внимание фактори като точност, бързина и интерпретируемост.
3. Интерпретируемост – Архитектите трябва да гарантират, че изходът от модела за машинно обучение може лесно да се интерпретира и разбира от заинтересованите страни. Важно е да се предоставят ясни визуализации и обяснения за решенията, взети от модела.
4. Човешки опит – Машинното обучение не е заместител на човешкия опит. Архитектите трябва да използват машинното обучение като инструмент за допълване на собствените си знания и опит в дизайна.
5. Отзивчивост - Архитектите трябва да реагират на обратната връзка и промените в данните, когато използват машинно обучение. Те трябва да могат да адаптират своите модели, когато новите данни станат достъпни или проблемът, който се опитват да решат, се развива.
6. Етични съображения – Архитектите трябва да са наясно с етичните съображения за използване на машинно обучение в техните проекти, като проблеми около пристрастията, поверителността и сигурността. Те трябва също така да вземат предвид потенциалното въздействие върху потребителите на техните проекти.
Дата на публикуване: