Dữ liệu & máy học
Xây dựng một dự án phân tích hoặc mô hình hóa có thể thực thi và kiểm tra bằng chứng đằng sau kết quả của nó.
Xác định câu hỏi và dữ liệu
Mô tả tập dữ liệu, kết quả bạn muốn và sản phẩm cuối cùng bạn sẽ sử dụng. Ví dụ: “Dự đoán liệu một đơn hàng có bị trả lại không từ tệp CSV này. So sánh mô hình với một mức cơ sở đơn giản và giải thích các yếu tố dự đoán mạnh nhất.” Xác định cột mục tiêu và các cột định danh.
Cung cấp tập dữ liệu có thể sử dụng được
Cung cấp dữ liệu hoặc một nguồn được hỗ trợ, đồng thời giải thích ý nghĩa các cột, giá trị thiếu và ngày tháng liên quan. Quy trình hỗ trợ chuẩn bị tập dữ liệu và các nguồn tập dữ liệu hoặc mô hình bên ngoài tùy chọn. Các dịch vụ bên ngoài và việc thực thi trên GPU yêu cầu kết nối và môi trường chạy tương ứng phải khả dụng.
Thống nhất về cách đánh giá
Chọn một chỉ số phù hợp với câu hỏi. Một dự án học có giám sát có thể dành riêng một tập dữ liệu giữ lại trước khi huấn luyện; nền tảng dùng dữ liệu đánh giá đó để kiểm tra các dự đoán. Báo cáo cần phân biệt kết quả huấn luyện với kết quả đánh giá độc lập và giải thích so sánh với mức cơ sở.
Đọc báo cáo và các tệp đầu ra
Dự án được tạo ra bao gồm phần công việc có thể thực thi và bản xem trước báo cáo. Tùy theo yêu cầu, đầu ra có thể gồm mã huấn luyện và dự đoán, các mô hình đã lưu, kết quả dự đoán và báo cáo đánh giá. Kiểm tra các tệp thực sự được tạo ra và các lệnh cần thiết để tái tạo kết quả.
Xử lý một lần chạy thất bại
Đọc kỹ vấn đề được báo cáo trước khi yêu cầu sửa lỗi. Mục tiêu bị thiếu, kiểu cột không phù hợp, thiếu thư viện phụ thuộc hoặc hết thời gian chạy đều có thể khiến kết quả không hợp lệ. Sửa dữ liệu hoặc yêu cầu, chạy lại và kiểm tra báo cáo mới; một biểu đồ đơn lẻ không phải là bằng chứng cho việc huấn luyện thành công.
Tinh chỉnh và tái sử dụng
Yêu cầu thêm một tính năng, so sánh mô hình hoặc giải thích khác trong cùng cuộc trò chuyện xây dựng. Tải dự án đã tạo về khi bạn cần tiếp tục trong môi trường của riêng mình. Giữ lại các giả định về dữ liệu và thiết lập đánh giá cùng với kết quả.
Hiểu phạm vi
Một dự án dữ liệu là sản phẩm khác với một agent AI tùy chỉnh hay một Đội ngũ Agent (Agent Team) có sẵn. Một quy trình xây dựng chiến lược giao dịch định lượng chuyên biệt vẫn đang trong kế hoạch; các hướng dẫn này không mô tả nó như một loại công cụ xây dựng hiện có.