Generare una lista di domande che possono essere utilizzate per valutare un modello di apprendimento automatico.
Ecco una lista di domande che possono essere utilizzate per valutare un modello di apprendimento automatico:
- Quanto è accurato il modello nel prevedere i risultati?
- Il modello generalizza bene a nuove situazioni?
- Cattura le tendenze sottostanti nei dati?
- Sta sovradattando o sottadattando i dati?
- Forma cluster interpretabili?
- Scala per grandi dataset?
- Il modello è robusto ai nuovi dati?
- C'è qualche bias nel modello?
- Il modello impara dagli errori?
- Il modello è adatto per il compito in questione?
- Utilizza i dati forniti in modo efficiente?
- Qual è la complessità delle sue caratteristiche?
- Quanto è facile implementare e distribuire il modello in produzione?
- Quali risorse (tempo o denaro) sono necessarie per mantenere il modello?
- Il modello è facilmente interpretabile?
- Il modello è interpretabile rispetto ad altri modelli?
- Quanto è bravo il modello nel gestire dati rumorosi?
- Quanto velocemente il modello può fare una previsione?
- Il modello fa assunzioni valide?
- Il modello fornisce informazioni utili?
- I risultati del modello sono affidabili?
- Come si confronta il modello con altri modelli nello stesso dominio?