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TDS 简讯：如何设计有效的评估、指标和 KPI
关于产生可靠见解和避免常见错误的挑战TDS 新闻通讯：如何设计有效的评估、指标和 KPI 首先出现在《迈向数据科学》上。
来源:走向数据科学千万不要错过新一期的 The Variable，这是我们的每周通讯，其中包含编辑精选、深度剖析、社区新闻等的一流精选内容。变量
“现在是各行业数据科学团队处理数据、提交年度报告以及规划明年目标和具体目标的季节。
换句话说：现在是深入研究指标、KPI 和评估方法的混乱世界的最佳时机，其中存在陷阱，但也有回报！ ——很多。本周我们为您精选的一流文章解决了产生可靠见解和避免常见错误的挑战。
为什么人工智能调整始于更好的评估
当您的 LLM 工具无法产生预期结果时，您会怎么做？为什么模型在公共基准上表现良好，但在将其应用于内部任务时却令人失望？正如 Hailey Quach 恰当地指出的那样，“当你定义了足以衡量的重要内容以及衡量它的方法时，真正的一致性就开始了。”
指标欺骗：当您的最佳 KPI 隐藏您最严重的失败时
Shafeeq Ur Rahaman 在他最近的文章中强调的一个重要教训是，过时的数据和错误的代码（相对）很容易修复；真正的风险是对系统抱有错误的信心，而该系统不再测量您设计它要跟踪的内容。
日常决策比您想象的更嘈杂 - 以下是人工智能如何帮助解决这个问题
将信号与噪声分离可能是所有数据科学家最重要的责任。正如肖恩·莫兰 (Sean Moran) 在关于噪声的全面入门书中所展示的那样，这通常说起来容易做起来难，但新工具可以帮助您走在正确的道路上。
本周阅读次数最多的故事
回顾一下这几天引起广大读者共鸣的三篇文章。