Quali sono le migliori pratiche per il debug di un algoritmo di intelligenza artificiale?
1. Ispezionare il set di dati per potenziali fonti di errore.
2. Assicurarsi che i dati e il modello siano compatibili tra loro e siano pre-elaborati allo stesso modo.
3. Testare ogni componente del sistema AI in modo indipendente.
4. Considerare diverse metriche e visualizzazioni dei dati per comprendere meglio i risultati.
5. Utilizzare tecniche come il bagging o la cross-validation per trovare la fonte di errore.
6. Sfruttare il trasferimento di apprendimento per confrontare le prestazioni di un algoritmo AI con una linea di base.
7. Confrontare le prestazioni dell'algoritmo AI con diversi set di dati.
8. Utilizzare un processo evolutivo per provare rapidamente diverse combinazioni e determinare la migliore configurazione in termini di prestazioni.