1. Az adatok mérete és minősége – Az adatok minősége és mérete kulcsfontosságú a gépi tanulási modellek teljesítménye szempontjából. Az építészeknek gondoskodniuk kell arról, hogy a modellbe bevitt adatok pontosak és relevánsak legyenek a megoldani kívánt probléma szempontjából.
2. Modellválasztás – Az építészeknek gondosan ki kell választaniuk és ki kell értékelniük a különböző gépi tanulási modelleket, hogy megtalálják a problémájukra optimálisat. Figyelembe kell venniük az olyan tényezőket, mint a pontosság, sebesség és értelmezhetőség.
3. Értelmezhetőség – Az építészeknek gondoskodniuk kell arról, hogy a gépi tanulási modell kimenete könnyen értelmezhető és érthető legyen az érintettek számára. Fontos, hogy világos vizualizációkat és magyarázatokat adjunk a modell által hozott döntésekhez.
4. Emberi szakértelem – A gépi tanulás nem helyettesíti az emberi szakértelmet. Az építészeknek a gépi tanulást eszközként kell használniuk saját tervezési ismereteik és tapasztalataik kiegészítésére.
5. Reagálóképesség – Az építészeknek reagálniuk kell a visszajelzésekre és az adatok változásaira a gépi tanulás során. Képesnek kell lenniük arra, hogy alkalmazkodjanak a modelljeikhez, amint új adatok válnak elérhetővé, vagy a megoldandó probléma fejlődik.
6. Etikai megfontolások – Az építészeknek tisztában kell lenniük a gépi tanulás használatának etikai szempontjaival a tervezés során, például az elfogultsággal, az adatvédelemmel és a biztonsággal kapcsolatos problémákkal. Figyelembe kell venniük a formatervezési mintáik felhasználóira gyakorolt lehetséges hatását is.
Megjelenés dátuma: