Machine learning folosește exemple de date pentru a construi un model care estimează sau clasifică situații noi. Este util numai dacă există date relevante și o metodă de a măsura rezultatul pentru sarcina propusă.
Ce poate include serviciul
Lucrarea poate include curățarea datelor, pregătirea exemplelor, antrenarea și evaluarea modelului. Rezultatele se compară cu o soluție simplă și cu un set separat de test. Integrarea în aplicație și urmărirea calității sunt etape distincte.
Ce să pregătești
Descrie problema, datele disponibile și modul în care au fost obținute. Precizează erorile acceptabile, cazurile rare și persoanele care pot valida rezultatele.
Ce să clarifici înainte de colaborare
Convenți indicatorii, costurile, accesul la date și monitorizarea după lansare. Un model bun pe datele de test poate funcționa diferit în practică; stabiliți verificarea umană și condițiile de reantrenare.