我们的方法
同一支团队负责范围界定、执行与复测，结论以证据而非清单交付。
01
样本质量先于模型结构
建模前评估样本数量、分布与标注一致性，不足的先补样本或做合成数据，再训练。
02
评估指标由业务定义
准确率之外，按场景确定漏检率、误检率或延迟等指标与阈值，作为验收依据。
03
可解释性作为交付项
SHAP / LIME 分析随模型交付，业务人员能理解模型依据，便于审核与采信。
交付物
01
数据与建模方案
样本评估、特征设计、模型选型与评估指标。
02
训练好的模型与评估报告
模型文件、验证与回测结果、可解释性分析。
03
部署包与推理服务
模型服务化、边缘部署方案、监控指标。
交付方式
四个阶段，每个阶段有明确的输入、输出与客户侧确认点。
01第 1–2 周
可行性评估
样本审查、指标定义、技术路线。
024–8 周
数据准备与建模
标注与增强、训练调优、验证。
032–4 周
部署与试运行
服务化或边缘部署、业务验证。
04按需
迭代
新样本重训、指标复评。
输入为结构化数据或图像信号、输出确定性强、对延迟与成本敏感、需要在边缘设备运行的场景，专用模型通常更准确、更便宜。两者也可组合使用。