リソース

スタート地点が明確だ
実践的な資源

発見セッションを準備したり,既存のイニシアチブの準備を検討したりするために,これらの短いチェックリストを使用してください.

モデルを選択する前に

AI機会の概要

  • ユーザと決定または任務の名前
  • 現在のプロセスとその費用や制限を記述する.
  • 信頼できる情報源とアクセス制限を特定する.
  • 成功,重要なエラー,AI以外のベースラインを定義する.
  • 事業主,事業主,次の決定を挙げてください
パイロットを拡大する前に

評価計画チェックリスト

  • 代表的な例や難しいエッジケースを作成する
  • 最終評価から開発の例を別にして
  • 受け入れられる誤りと強制的な拒否条件を定義する.
  • モデル,プロンプト,データ,ツールのレコーディングバージョン
  • 審査ゲート,ロールバックおよび運用監視を合意する.
配達を約束する前に

データ準備に関する質問

  • 源は誰のものであり,使用を承認する者なのか.
  • データは,意図された作業量を表しているのでしょうか.
  • 標識,欠落データ,複製品はどう処理されるか?
  • 消費者はどんな新鮮さや血統を 求めていますか?
  • 質の検査が失敗すると 誰が反応する?

これらのチェックリストは議論を構成するものであって,プロジェクト特別の評価を置き換えることはありません.