文章大纲
- 一、 项目背景与目标
- 二、 数据策略与质量
- 三、 模型选择与评估 (根据不同技术方向细化)
- 四、 工程实现与部署
- 五、 风险管理与应对
- 六、 参考文献与开源项目、最佳实践和案例研究、工具链、质量保证框架、审查工具
全面、详细且可操作的机器学习/深度学习项目解决方案审查框架中，该框架将作为代码审查的前置步骤。
核心目标： 确保项目在进入代码实现阶段之前，其方向、方法和技术选择是正确、合理和完备的。
审查流程： 建议在方案评审会议前至少72小时完成文档预审，并结合检查清单（如Notion、Jira等）进行逐项确认。
一、 项目背景与目标
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问题定义与价值
- 5W1H 分析: 项目是否清晰地回答了 Why（为什么做）、What（做什么）、Who（为谁做）、Where（应用场景）、When（何时使用）、How（如何实现）？
- 失败案例分析: 是否列举了具体场景下的失败案例，以明确项目要解决的痛点？（例如：电商推荐中的冷启动问题、图像识别中的遮挡问题、NLP 中的歧义问题）。
- 可量化的成功指标: 是否定义了可衡量的、与业务目标直接相关的成功指标？（例如：推荐系
