ปัญหาที่ต้องการแก้
งานทดลองด้าน AI และ Data มักกระจายอยู่ระหว่างไฟล์ Notebook ชุดข้อมูล และผลการทดลอง ทำให้ติดตามที่มาและนำ Insight ไปใช้ต่อได้ยาก
แนวทางการออกแบบ
- วางโครงสร้างตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การทดลองโมเดล และการบันทึกผล
- กำหนดข้อมูลที่ต้องติดตามเพื่อเปรียบเทียบ Experiment อย่างเป็นระบบ
- ออกแบบทางเชื่อมจากผลการทดลองไปสู่ Dashboard หรือ Decision-support Workflow
ระบบครอบคลุมอะไรบ้าง
- แนวทาง Data Preparation และ Experiment Tracking
- Workspace สำหรับบันทึกผลและเปรียบเทียบการทดลอง
- โครงสร้างข้อมูลสำหรับต่อยอด Reporting และ Dashboard
ประโยชน์ที่คาดหวัง
- ช่วยให้การทดลองมีที่มาและผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้
- ลดการกระจายของข้อมูลและไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
- เตรียมทางนำ Insight ไปใช้ในกระบวนการตัดสินใจ