سائنس میں AI

الگورتھم کو منتخب کرنے سے پہلے سائنسی سوال کو فریم کریں۔ فیصلہ کریں کہ کس چیز کی پیمائش کی گئی ہے، کیا اندازہ لگایا گیا ہے، اور کون سا مشاہدہ دعوے کی تردید کرے گا۔ تربیت، توثیق، اور ٹیسٹ کے اعداد و شمار کو الگ رکھیں، خاص طور پر جب ایک ہی مضمون، آلے، یا تجربے سے پیمائشیں آپس میں منسلک ہوں۔ ریکارڈ پری پروسیسنگ، ماڈل ورژن، بے ترتیب بیج جہاں متعلقہ ہوں، اور تشخیصی مواد۔ چیک کریں کہ آیا لاپتہ ڈیٹا یا انتخاب کے اثرات نتیجہ کو تبدیل کرتے ہیں۔ ایک ماڈل ایک نئے آلے، آبادی، یا تجرباتی حالت میں ناکام ہونے کے دوران ایک معروف پیٹرن کو دوبارہ پیش کر سکتا ہے۔ غیر یقینی صورتحال کو ایمانداری سے استعمال کریں۔ انشانکن، اعتماد کے وقفے، پیشین گوئی کے وقفے، اور حساسیت کے تجزیے مختلف سوالات کے جوابات دیتے ہیں۔ ایک پیدا شدہ مفروضہ فالو اپ کام کی رہنمائی کر سکتا ہے، لیکن یہ اس وقت تک ثبوت نہیں ہے جب تک کہ کوئی مناسب تجربہ یا آزاد تجزیہ اس کی تائید نہ کرے۔ ماخذ ڈیٹا سے فگر، ٹیبل، یا مخطوطہ تک کے راستے کو محفوظ کریں۔ تصنیف، اقتباسات، اور تیار کردہ متن کا بغور جائزہ لیں، اور یہ دعویٰ کرنے سے گریز کریں کہ ایک خودکار نتیجہ آزادانہ طور پر نقل کیا گیا تھا جب یہ نہیں تھا۔