AI yerine kural motorunun yeterli olduğu durumlar
Yanlış pozitif ve yanlış negatif maliyetini ayırma
Pilot veriden canlı model izlemeye geçiş
Problemi model türüyle değil, ölçülebilir kararla tanımlayın
‘Yapay zekâ kullanalım’ bir ihtiyaç değildir; hangi girdiden hangi kararın hangi sürede üretileceği tanımlanmalıdır.
Sabit kurallarla açıklanabilen bir kontrol için makine öğrenmesi gereksiz karmaşıklık yaratabilir. Görüntü, doğal dil veya değişken örüntü içeren ve kural listesiyle sürdürülemeyen işler AI adayıdır.
Kararın kim tarafından kullanıldığı, gecikme sınırı ve hata halinde ne olduğu yazılır. Modelin öneri mi vereceği, otomatik aksiyon mu alacağı yoksa yalnızca ön eleme mi yapacağı baştan ayrılır.
- Girdi ve karar tanımı
- Azami yanıt süresi
- Kural tabanlı alternatif
- Hata halinde güvenli akış
Veri kalitesiyle hata maliyetini aynı deneyde ölçün
Tek bir doğruluk oranı, modelin iş için güvenli olup olmadığını göstermez.
Görüntü açısı, ışık, belge kalitesi, sezon ve cihaz farkı örnek veride temsil edilmelidir. Eğitim ve test verisinin aynı koşullardan gelmesi sahada karşılaşılacak değişimi gizleyebilir.
Yanlış kabul ile yanlış red ayrı hesaplanır. Kritik hatayı kaçırmak ile sağlam ürünü ayırmak aynı maliyete sahip değilse güven eşiği ve insan onayı bu fark üzerinden ayarlanır.
- Temsilî veri çeşitliliği
- Ayrı hata sınıfları
- Güven eşiği
- İnsan inceleme süresi
Modeli canlıda sürüm, sapma ve geri dönüşle yönetin
Model yayına alındıktan sonra veri ve çalışma koşulları değişmeye devam eder.
Her çıktı model sürümü, güven skoru, kaynak ve zaman bilgisiyle kaydedilir. Belirsiz sonuçlar inceleme kuyruğuna düşer; kullanıcı düzeltmeleri yeni veri olarak kontrollü biçimde değerlendirilir.
Edge veya bulut seçimi gecikme, bağlantı, veri gizliliği ve donanım maliyetine göre yapılır. Yeni model önce gölge modda karşılaştırılabilir; sorun halinde önceki sürüme veya manuel akışa dönülebilir.
- Model ve veri sürümü
- Sapma göstergeleri
- Gölge test
- Manuel geri dönüş