Многие проекты терпят неудачу, пренебрегая сбором отзывов пользователей ! К этому могут привести разные причины: Простое пренебрежение тем фактом, что обратная связь с пользователем важна. Саму хорошую модель не построишь! Думать, что создание цикла обратной связи будет затратно с точки зрения реализации. Мысль о том, что правила не позволят вам собирать отзывы пользователей, например, думать, что любое развертывание будет затруднено. … и многое другое. И, честно говоря,..

tl;dr Глобальных метрик недостаточно, чтобы понять, хорошо ли работает ваша модель автоматического распознавания речи в вашем случае использования. Есть три шага, которые помогут вам лучше понять, насколько надежна ваша модель: Проверьте, какие функции вызывают сбои модели (проверка одномерных/двумерных функций) Проверьте, какие срезы данных (комбинации многомерных функций) вызывают сбои модели. Проверьте, какие скрытые срезы данных вызывают сбои модели на основе встраивания..

Непрерывное и эффективное улучшение модели в масштабе У приложений ИИ часто возникают проблемы с запуском в производство, потому что цикл итерации модели слишком сложен. Сбор данных и маркировка слишком дороги, качество маркировки трудно контролировать, а обучение может быть длительным и дорогостоящим. Например, компаниям, производящим автономные транспортные средства, необходимо физически отправить парк автомобилей для сбора реальных данных. Затем данные необходимо загрузить,..