Se enfrenta a resultados decepcionantes de aprendizaje automático. ¿Cómo navegas presentándolos de manera efectiva?
Cuando los experimentos de aprendizaje automático no salen según lo planeado, es crucial presentar los hallazgos de manera constructiva. A continuación, te explicamos cómo convertir esos resultados en oportunidades:
- Enmarcar los resultados en el contexto del aprendizaje y el crecimiento, haciendo hincapié en lo que se puede mejorar la próxima vez.
- Detallar los puntos de datos específicos que condujeron a estos resultados, proporcionando un análisis claro.
- Sugerir pasos prácticos para futuras investigaciones, fomentando una discusión proactiva.
¿Cómo abordas compartir resultados menos que ideales en tu trabajo?
Se enfrenta a resultados decepcionantes de aprendizaje automático. ¿Cómo navegas presentándolos de manera efectiva?
Cuando los experimentos de aprendizaje automático no salen según lo planeado, es crucial presentar los hallazgos de manera constructiva. A continuación, te explicamos cómo convertir esos resultados en oportunidades:
- Enmarcar los resultados en el contexto del aprendizaje y el crecimiento, haciendo hincapié en lo que se puede mejorar la próxima vez.
- Detallar los puntos de datos específicos que condujeron a estos resultados, proporcionando un análisis claro.
- Sugerir pasos prácticos para futuras investigaciones, fomentando una discusión proactiva.
¿Cómo abordas compartir resultados menos que ideales en tu trabajo?