ある企業は、カスタム テーブルを使用して AI モデルをトレーニングし、いくつかの重要なフィールドに基づいてパッケージの配送にかかる時間を決定しています。
モデルのトレーニングに使用されるテスト データは、すべてのトレーニングおよび回帰テストのシナリオに使用され、完全なデータと見なされます。
トレーニング済みのモデルは、荷物の推定配達時間と実際の配達時間の間の 2% の差異を予測します。
実際の差異が 15% であるため、エグゼクティブ スポンサーはモデルを拒否します。
スポンサーの懸念に対処する必要がある
あなたは何をするべきか？