👀 مثير للاهتمام جدًا…. • تقييم النموذج: 50% • تنظيف البيانات وتنظيمها: 40% • دمج النظام: 8% • تدريب النموذج: 2% النقاط ليست أن التدريب غير مهم، بل أن معظم الناس يقللون بشكل كبير من أهمية البيانات والتقييم. من خلال العمل مع مؤسسي شركات تبني كاميرات ذكية وأنظمة روبوتية وأنظمة ذكاء اصطناعي على الحافة، رأينا نفس الشيء. غالبًا تقضي الفرق أسابيع في مناقشة أي نموذج يجب استخدامه، بينما تقضي وقتًا أقل بكثير في تعريف النجاح، وتحسين التسميات، أو فهم حالات الفشل. نموذج أفضل يمكن أن يمنحك مكاسب تدريجية. لكن حلقة تغذية راجعة أفضل يمكن أن تغيّر مسار المنتج بأكمله. مع تزايد سهولة الوصول إلى نماذج الأساس، قد لا يكون الحاجز الحقيقي هو النموذج نفسه، بل جودة البيانات والانضباط وراء كيفية تقييمها.