Kaynak sitesine göre, ekipler genellikle veri seti toplanması, model eğitimi ve kabul edilebilir metrikler görüldükten sonra üretimde beklenmedik girişlerle başarısız olurlar. Bu durumda daha fazla veri toplama denenebilir ancak bu çözüm sınırlıdır; veri toplama haftalar sürerken etiketleme süreci daha uzun devam eder ve modelleri bozan senaryolar gerçek dünyada nadiren görülür.
Bu durum, model performansını artırmak için yapay veri pipeline'ları oluşturmayı gerektiriyor. Ancak mevcut bilgilerdeki detaylar eksik olduğu için bu konudaki diğer baskılar veya çözüm önerileri tam olarak aktarılamadı.
Kaynak notu: Bu kısa haber tek bir yayıncının aktarımına dayanır; bağımsız kaynaklarla doğrulanmamıştır.
Kaynak: Dev.to · Haberi kaynağında oku ↗