機械学習と予測システム

歴史的データと運用データを予測,分類,優先順位化に変換し,意味のあるベースラインに基づいて評価することができます.

疑問を投げかける

モデルが決断を改善するのでしょうか?

目標,予測が作られる点,そしてその支持する行動を定義する.複雑なモデルを導入する前にシンプルなベースラインを確立する.入手可能なデータは,モデルが使用される人口と条件を反映しているかどうかを確認する.

データ作成,機能作成,訓練,評価のための再複可能なパイプラインを構築する.訓練と評価データを時間,組織および部署条件を反映する方法で分離する.漏洩,ラベル不確実性,様々な種類のエラーのコストを調査します

入力変更や行動変更の計画監視を再訓練決定,モデルバージョン化,ロールバックに結びつけます適切な使用,既知の制限,そして選択されたモデルの裏にある証拠について,受信チームに明確な説明をください.

話すには何を持って行けばいいのか?

必要な決断知っている制約そして秘密の例を挙げてください資源,集中的なレビュー,またはより詳細な議論が次の正しいステップかどうか合意することができます

明確な次のステップ