أساسيات تقييم الذكاء الاصطناعي

اكتب معايير القبول أولا. حدد المدخلات والمخرجات المتوقعة والأخطاء المسموح بها وقيود وقت الاستجابة والظروف التي يجب أن تتسبب في امتناع النظام عن التصويت أو التصعيد. قم بتضمين خط أساس بسيط لإظهار ما إذا كان التعقيد الإضافي يوفر فائدة عملية. بناء مجموعات تطوير وتقييم منفصلة. أمثلة التطوير تدعم التكرار؛ مجموعة محتجزة تختبر الاختيارات بعد اتخاذها. يؤدي ضبط مجموعة الاختبار النهائية بشكل متكرر إلى تحويلها إلى مجموعة تطوير أخرى. قم بتسجيل الإصدارات بحيث يمكن تتبع النتيجة المتغيرة إلى البيانات أو المطالبات أو النماذج أو النقاط التي تم تغييرها. استخدم المقاييس المناسبة للمهمة. يحتاج المصنف إلى تحليل الأخطاء الخاصة بفئة معينة؛ يحتاج الملخص إلى التحقق من الاتساق والتغطية الواقعية؛ يحتاج الوكيل إلى التحقق من الإجراءات المكتملة والآثار الجانبية غير المقصودة. قم بتضمين الحالات الصعبة بدلاً من المدخلات النموذجية فقط. مراجعة النتائج مع وضع عدم اليقين والعواقب في الاعتبار. قد يكون الفشل النادر أكثر أهمية من العديد من الاختلافات غير الضارة في الصياغة. كرر مهمة عشوائية بما يكفي لفهم التباين، وقم بتوثيق الحالات التي لا يمثل فيها التقييم الاستخدام الفعلي. التقييم يدعم القرار. لا يزيل عدم اليقين.