Makine öğrenmesi ve yapay zeka

Model geliştirmenin zor kısmı modelin kendisi değil, üretimde kalmasıdır. Eğitim verisinin nereden geldiği, modelin hangi sürümünün hangi kararı ürettiği ve zamanla davranışının nasıl değiştiği takip edilmiyorsa, iyi çalışan bir model bile kurum için taşınabilir bir varlık değildir.

Kapsam

• Problem tanımı ve modelin gerçekten cevapladığı sorunun netleştirilmesi
• Veri hazırlığı, öznitelik üretimi ve veri kalitesi kontrolleri
• Model eğitimi, değerlendirme ve sürümleme
• Üretime alma: servis etme, geri dönüş yolu ve izleme
• Karar kayıtlarının denetlenebilir biçimde saklanması

Çalışma biçimi

Modelin çıktısı bir öneridir, otomatik bir hüküm değil. Kurumun sürecinde kararı kimin verdiği, modelin nerede devreye girdiği ve hangi durumda insana döndüğü baştan tanımlanır. Model açıklanamıyorsa üretime alınmaz.