მონაცემებისა და შესაძლებლობების აუდიტი
ხელმისაწვდომ მონაცემებსა და ამოცანების მაგალითებს ვეცნობით. ვადგენთ, რას შევამოწმებთ საცდელ ეტაპზე და რა გვჭირდება მის გასაშვებად.
გუნდს დოკუმენტები, მიმართვები ან ხელით ძიებაზე დახარჯული საათები უგროვდება? შევამოწმებთ, შეუძლია თუ არა AI-ს ამ სამუშაოში დახმარება. თქვენი მაგალითებით დავიწყებთ და ხარისხსა და გამოყენების ღირებულებას შევაფასებთ.
ამოცანის განხილვავადგენთ ამოცანას, ხელმისაწვდომ მონაცემებსა და ხარისხის კრიტერიუმებს. კომპანიის მაგალითებზე ვამზადებთ პილოტს და შედეგებს მოლოდინებს ვადარებთ. ვაფასებთ შეცდომებს, გამოყენების ხარჯსა და ადამიანის შემოწმების საჭიროებას. შემდეგ ვათანხმებთ ინტეგრაციებს, წვდომებსა და განვითარების გეგმას.
ხელმისაწვდომ მონაცემებსა და ამოცანების მაგალითებს ვეცნობით. ვადგენთ, რას შევამოწმებთ საცდელ ეტაპზე და რა გვჭირდება მის გასაშვებად.
მოდელებს თქვენს მაგალითებზე ვადარებთ. საჭიროების შემთხვევაში, ცოდნის ბაზაში ძიებას ვამატებთ ან მოდელის სწავლებას ვაფასებთ.
AI-ს საჭირო ინსტრუმენტებს ვუკავშირებთ. ვადგენთ, რომელი მოქმედება შეიძლება შესრულდეს დადასტურების გარეშე და სად არის საჭირო ადამიანი.
მეტრიკებს გაშვებამდე და გაშვების შემდეგ ვაფიქსირებთ: სიზუსტე, დამუშავების სიჩქარე და თქვენი გუნდისთვის დაზოგილი საათები.
სამუშაო შეიძლება ამ ნაწილებს მოიცავდეს. ერთად განვსაზღვრავთ, რა სჭირდება თქვენს პროექტს, და ჩამონათვალს დაწყებამდე შევათანხმებთ.
თითოეულ ეტაპზე ხედავთ სამუშაოს და შეგიძლიათ კითხვების დასმა. ტექნიკური ხელმძღვანელი გადაწყვეტილებებში გეხმარებათ, ყოველკვირეული ანგარიში კი აჩვენებს, რა გაკეთდა და რა იგეგმება შემდეგ.
შემოწმებისთვის კონკრეტულ მოქმედებას ვარჩევთ. მაგალითებს ვაგროვებთ, დასაშვებ შეცდომებსა და ხარისხის შეფასების წესს ვათანხმებთ.
ვქმნით პროტოტიპს და ჰიპოთეზას რეალურ მონაცემებზე ვამოწმებთ. სიზუსტეს ხედავთ ციფრებში და არა დაპირებებში.
პასუხებს რთულ და არასრულ მონაცემებზე ვამოწმებთ. საჭირო ადგილებში შემოწმებასა და ადამიანის განხილვას ვამატებთ.
გადაწყვეტას თქვენს სისტემებში ვაშენებთ, ვაწყობთ ინფრასტრუქტურასა და წვდომის უფლებებს და ეტაპობრივად ვუშვებთ.
შეთანხმებული გეგმით შეცდომებს, ხარჯებსა და ახალ მაგალითებს ვაკვირდებით. შემოწმების მიხედვით პარამეტრებს, ცოდნის ბაზას ან მოდელს ვცვლით.
გაეცანით LONCH-ის პროექტის დიზაინს, გვერდებსა და დეტალებს.
ღირებულება, მომზადება და პროექტის მხარდაჭერა.
ვაგროვებთ მაგალითებს, ვათანხმებთ ხარისხის კრიტერიუმებს და პილოტს არსებულ პროცესს ვადარებთ. გადაწყვეტილება დამოკიდებულია ხარისხზე, შეცდომებზე, ხარჯებსა და ადამიანის კონტროლზე.
ვქმნით პასუხების შემოწმებას, ჟურნალსა და ადამიანთან გადაცემას. მნიშვნელოვანი მოქმედებები შეიძლება დამატებით დადასტურებას საჭიროებდეს. მონიტორინგი გაშვების შემდეგაც გრძელდება.
ღირებულება დამოკიდებულია სცენარებზე, დიზაინზე, ინტეგრაციებზე, მონაცემთა მიგრაციასა და მასალებზე. ამოცანის დაზუსტების შემდეგ ვადგენთ მოცულობასა და შეფასებას. ბიუჯეტს დაწყებამდე ვათანხმებთ.
ვაფასებთ მოცულობას, გარე სისტემებზე დამოკიდებულებასა და კონტენტის მზადყოფნას. ამის შემდეგ ვათანხმებთ ეტაპებს. ადრეული გაშვებისთვის პირველი ვერსიის ფუნქციებს ცალკე განვსაზღვრავთ.
გაშვების შემდეგ ვუზრუნველყოფთ 30-დღიან მხარდაჭერას და ვეხმარებით გუნდს. შემდგომ ცვლილებებსა და განვითარებას ცალკე ვგეგმავთ.
აღწერეთ ამოცანა და დაამატეთ რამდენიმე მაგალითი კონფიდენციალური მონაცემების გარეშე. განვიხილავთ, რას შევამოწმებთ პირველ ეტაპზე.
პროექტის განხილვა