1. Μέγεθος και ποιότητα δεδομένων - Η ποιότητα και το μέγεθος των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Οι αρχιτέκτονες πρέπει να διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα που εισάγουν στο μοντέλο είναι ακριβή και σχετικά με το πρόβλημα που προσπαθούν να λύσουν.
2. Επιλογή μοντέλου - Οι αρχιτέκτονες πρέπει να επιλέξουν προσεκτικά και να αξιολογήσουν διαφορετικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να βρουν το βέλτιστο για το πρόβλημά τους. Θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη παράγοντες όπως η ακρίβεια, η ταχύτητα και η ερμηνευτικότητα.
3. Ερμηνευσιμότητα - Οι αρχιτέκτονες πρέπει να διασφαλίσουν ότι το αποτέλεσμα του μοντέλου μηχανικής μάθησης μπορεί εύκολα να ερμηνευτεί και να γίνει κατανοητό από τα ενδιαφερόμενα μέρη. Είναι σημαντικό να παρέχονται σαφείς απεικονίσεις και εξηγήσεις για τις αποφάσεις που λαμβάνονται από το μοντέλο.
4. Ανθρώπινη τεχνογνωσία - Η μηχανική μάθηση δεν αντικαθιστά την ανθρώπινη τεχνογνωσία. Οι αρχιτέκτονες θα πρέπει να χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση ως εργαλείο για να συμπληρώσουν τη δική τους γνώση και εμπειρία σχεδιασμού.
5. Απόκριση - Οι αρχιτέκτονες πρέπει να ανταποκρίνονται σε σχόλια και αλλαγές στα δεδομένα όταν χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση. Πρέπει να είναι σε θέση να προσαρμόζουν τα μοντέλα τους καθώς γίνονται διαθέσιμα νέα δεδομένα ή εξελίσσεται το πρόβλημα που προσπαθούν να λύσουν.
6. Ηθικά ζητήματα- Οι αρχιτέκτονες πρέπει να γνωρίζουν τα ηθικά ζητήματα της χρήσης μηχανικής μάθησης στα σχέδιά τους, όπως ζητήματα σχετικά με την προκατάληψη, το απόρρητο και την ασφάλεια. Θα πρέπει επίσης να εξετάσουν τον πιθανό αντίκτυπο στους χρήστες των σχεδίων τους.
Ημερομηνία έκδοσης: