Votre équipe de ML est divisée sur la sélection des modèles. Comment vous assurez-vous que la meilleure décision est prise ?
Choisir le bon machine learning (ML) Le modèle est une décision critique qui peut diviser même les équipes les plus soudées. Lorsque vous êtes confronté à une divergence d’opinions, il est important de naviguer dans le processus de prise de décision avec une approche structurée pour garantir le meilleur résultat. Cela implique de comprendre le problème à résoudre, de considérer les performances des modèles et de peser les compromis entre complexité et interprétabilité. Il faut aussi tenir compte de l’expertise de l’équipe et des contraintes du projet. En suivant un processus systématique, vous pouvez concilier des points de vue divergents et sélectionner le modèle de ML le plus adapté à votre projet.