Üretim ortamına geçmeden önce modelin temsilî veride, gerçek hata maliyetiyle sınanması.
Önce doğru soruyu seçin
Modelin hangi kararı destekleyeceği ve mevcut yöntemden hangi ölçüde daha iyi olması gerektiği sayısal bir hedefle tanımlanmalıdır. Çözülebilir olmayan veya veri gerektirmeyen bir soruya model eklemek değer üretmez.
Temsilî veri seti oluşturun
Eğitim ve test verileri aynı örneklerden gelmemeli, nadir ama önemli durumları içermelidir. Kişisel veya kurumsal hassas veriler için erişim ve kullanım yetkileri ayrıca değerlendirilmelidir.
Hata türlerini birlikte değerlendirin
Yanlış alarm ve kaçırma maliyetleri senaryoya göre farklıdır. Başarı metriği, hangi hata türünün daha önemli olduğunu yansıtmalı; pilot kullanıcılar sonuçları gözden geçirmelidir.
Sahaya alınca da izleyin
Veri dağılımı değişebilir, kameralar kirlenebilir veya cihaz sürümü güncellenebilir. Gerçek kullanımdaki performans, model sürümü ve geri bildirim süreci izlenebilir olmalıdır.