Tot procesul de seteaza datele (alege surse corecte - in general time series data), planuieste expected result-ul, seteaza in functie de domeniu si use case specific si dupa asteptarea dupa training e foarte frustrant.
Credeam ca testele e2e sunt grele, dar testarea de modele SVM, crearea datelor de test si ‘mock’ data cu AI e infinit mai complex si vorbim de simple modele de SVM.
In special pe UI, cand apesi un train model si dupa iti vine training failed fara sa ai ceva motiv si ai facut 50 de setari sperand sa functioneze.
Nu doar asta, dar majoritatea tutorialelor despre AI se focuseaza doar pe crearea AI-urilor, si nu intra in detalii despre antrenarea instantelor AI-urilor respective.
Eu la asta lucrez, no-code tools pentru ML pentru mentenanta/diagnostic.
Nu numai ca trebuie sa stiu scenariul de test, sa caut date si sa fac training-ul, dupa mai trebuie sa si implementez interfata cu date generate de AI.