人工智能机会简报
- 名称用户和决定或任务.
- 描述当前的过程及其成本或限制.
- 确定可信的来源和访问限制.
- 定义成功,重大错误和非AI的基线.
- 指定赞助商,运营业主,以及下一个决定.
开始的点更清楚.
实际的资源.
使用这些简短的检查列表来准备一个发现会议或审查现有倡议的准备性.
评估计划检查清单
- 创建代表性例子和困难的边缘案例.
- 根据最终评估的单独发展例子.
- 定义可接受的错误和强制拒绝条件.
- 记录模型,提示,数据和工具的版本.
- 同意审查门户,反弹和运营监测.
数据准备问题
- 谁拥有源头,谁批准使用?
- 数据是否代表预期工作量?
- 标签,缺失数据和复制品如何处理?
- 消费者需要什么新鲜性和血统?
- 质量检查失败时,谁会做出反应?
这些检查清单构建了讨论,而不是替代了特定项目评估.