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 nello stesso modo. 3. Testare ogni componente del sistema di intelligenza artificiale in modo indipendente. 4. Considera diverse metriche e visualizzazioni dei dati per comprendere meglio i risultati. 5. Utilizzare tecniche come il bagging o la convalida incrociata per trovare la fonte dell'errore. 6. Sfrutta l'apprendimento del trasferimento per confrontare le prestazioni di un algoritmo AI con una linea di base. 7. Confronta le prestazioni dell'algoritmo AI rispetto a diversi set di dati. 8. Utilizzare un processo evolutivo per provare rapidamente diverse combinazioni per determinare la configurazione più performante.
Quali sono alcune best practice per il debug di un algoritmo AI?