Laboratuvar ortamında elde edilen başarılar, gerçek dünyada her zaman karşılık bulmayabilir. Bu nedenle modellerin farklı veri setleri ve senaryolar üzerinde test edilmesi gerekir.
Gerçek dünya testleri; bias analizi, hata senaryoları ve model dayanıklılığı açısından kritik bilgiler sunar. Sağlık alanında bu testler, güvenlik açısından zorunludur.
Bir modelin güvenilirliği, yalnızca eğitim başarısıyla değil, saha performansıyla ölçülür.
Bir yanıt yazın