1. Taille et qualité des données - La qualité et la taille des données sont cruciales pour les performances des modèles d'apprentissage automatique. Les architectes doivent s'assurer que les données qu'ils saisissent dans le modèle sont exactes et pertinentes par rapport au problème qu'ils essaient de résoudre.
2. Sélection du modèle - Les architectes doivent sélectionner et évaluer avec soin différents modèles d'apprentissage automatique pour trouver celui qui convient le mieux à leur problème. Ils doivent prendre en compte des facteurs tels que la précision, la vitesse et l'interprétabilité.
3. Interprétabilité - Les architectes doivent s'assurer que la sortie du modèle d'apprentissage automatique peut être facilement interprétée et comprise par les parties prenantes. Il est important de fournir des visualisations et des explications claires pour les décisions prises par le modèle.
4. Expertise humaine - L'apprentissage automatique ne remplace pas l'expertise humaine. Les architectes doivent utiliser l'apprentissage automatique comme outil pour compléter leurs propres connaissances et expériences en matière de conception.
5. Réactivité - Les architectes doivent être réactifs aux commentaires et aux modifications des données lorsqu'ils utilisent l'apprentissage automatique. Ils doivent pouvoir adapter leurs modèles à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles ou que le problème qu'ils tentent de résoudre évolue.
6. Considérations éthiques - Les architectes doivent être conscients des considérations éthiques liées à l'utilisation de l'apprentissage automatique dans leurs conceptions, telles que les problèmes liés aux préjugés, à la confidentialité et à la sécurité. Ils doivent également tenir compte de l'impact potentiel sur les utilisateurs de leurs conceptions.
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