1. Tietojen koko ja laatu – Tiedon laatu ja koko ovat ratkaisevan tärkeitä koneoppimismallien suorituskyvyn kannalta. Arkkitehtien on varmistettava, että heidän malliin syöttämänsä tiedot ovat tarkkoja ja relevantteja ongelman kannalta, jota he yrittävät ratkaista.
2. Mallin valinta – Arkkitehtien on valittava ja arvioitava huolellisesti erilaisia koneoppimismalleja löytääkseen ongelmalleen optimaalisen. Niiden tulee ottaa huomioon sellaiset tekijät kuin tarkkuus, nopeus ja tulkittavuus.
3. Tulkintavuus – Arkkitehtien on varmistettava, että sidosryhmät voivat helposti tulkita ja ymmärtää koneoppimismallin tuotoksia. On tärkeää antaa selkeät visualisoinnit ja selitykset mallin tekemille päätöksille.
4. Ihmisten asiantuntemus – Koneoppiminen ei korvaa inhimillistä asiantuntemusta. Arkkitehtien tulisi käyttää koneoppimista työkaluna oman suunnittelutietonsa ja -kokemuksensa täydentämiseen.
5. Reagointikyky – Arkkitehtien on reagoitava palautteeseen ja datan muutoksiin koneoppimista käyttäessään. Heidän on voitava mukauttaa mallejaan, kun uutta tietoa tulee saataville tai ongelma, jota he yrittävät ratkaista, kehittyy.
6. Eettiset näkökohdat – Arkkitehtien on oltava tietoisia koneoppimisen käytön eettisistä näkökohdista suunnitelmissaan, kuten ennakkoluuloihin, yksityisyyteen ja turvallisuuteen liittyvistä ongelmista. Heidän tulee myös harkita malliensa mahdollisia vaikutuksia käyttäjiin.
Julkaisupäivämäärä: