01-AI算法开发的全流程

本文概述了一套完整的人工智能算法开发流程,包括需求分析、可行性论证、数据工程、算法设计、开发与移植、测试与优化,以及最终的交付。涉及关键步骤如数据标注、算法选型、模型训练和验收指标的设定。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

0、需求分析

      0.1 需求规格与评审

      0.2准确性、实时性、硬件资源目标与验收指标

      0.3竞品水平

《需求规格书》

 1、 可行性论证

    1.1 小样本数据,可行性论证

   1.2梳理问题点

   1.3时间规划

《可行性分析》与《立项报告》

2、数据工程

      2.1制定数据采集指南

      2.2确认采集硬件环境,开展数据采集

      2.3数据标注(数据标准团队与平台的重要性)

      2.4数据管理,确保质量

     《采集指南》

3、算法设计

      3.1算法选型

      3.2部署平台

      3.3开发语言

      3.4算法逻辑

      3.5算法接口

     

《算法设计报告》

4、算法开发与移植

     4.0开发规范(目录结构、变量命名、可视化要求等)

     4.1 数据集制作

     4.2模型训练与评估

     4.3模型平台移植

5、算法优化

     5.1单元自测试

     5.2集成自测试

6、算法集成

      6.1 代码版本管理

《开发与移植指南》

7、算法测试

     7.1离线与实时数据测试

     7.2代码走查

     7.3单元测试

      7.4单项测试

       7.5集成测试

《算法测试报告》

8、算法试运行

      8.1问题与优化

《试运行报告》

9、算法交付

     9.1交付清单

   

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值