Abbina gli errori di ML ai loro tipi

È fondamentale riconoscere le situazioni in cui il team di Machine Learning potrebbe essere troppo concentrato sulla metodologia o entusiasta della scienza dietro al progetto, mentre il business case non è solido o l’azienda non è pronta ad attuare gli output del modello di ML. Qui sotto troverai alcune situazioni: dovrai identificare a quale tipo di errore di ML appartengono.