<prompt> Tengeneza orodha ya maswali ambayo yanaweza kutumika kutathmini muundo wa kujifunza kwa mashine.  <response>: 1. Je, ni utendaji gani wa kielelezo kwenye data ya mafunzo na data ya uthibitishaji? 2. Je, modeli hiyo imejaribiwa kwa kufaa zaidi au kutofaa? 3. Je, utendaji wa modeli unalinganishwaje na miundo mingine iliyofunzwa kwenye data sawa? 4. Je, kielelezo kinaweza kujumlisha vizuri kwenye data isiyoonekana? 5. Je, ni vipimo gani vya tathmini vimetumika na utendakazi wa modeli ulikuwa vipi katika kila kipimo? 6. Je, uthibitisho mtambuka ulitumika kutathmini modeli? 7. Mfano unashughulikiaje usawa wa darasa, ikiwa upo kwenye data ya mafunzo? 8. Je, kielelezo kinaweza kufanya ubashiri ndani ya muda unaokubalika kwa matumizi ya vitendo? 9. Je, mtindo huo unaweza kufasiri na kueleza utabiri wake? 10. Je, modeli hushughulikia vipi data inayokosekana au isiyo kamili, na ni hatua gani zilichukuliwa ili kuchakata data kabla ya mafunzo? 11. Je, mbinu zozote zilitumika kuboresha utendakazi wa modeli, kama vile uteuzi wa vipengele, urekebishaji wa kigezo, au mbinu za kuunganisha? 12. Je, utendaji wa modeli ni nyeti kwa kiasi gani kwa mabadiliko katika data, na je, ni thabiti kwa tofauti za data ya ingizo? 13. Je, kuna masuala yoyote ya kimaadili au haki yanayotokana na utabiri wa modeli, na yameshughulikiwaje? 14. Je, kielelezo kinaweza kupanuka, na kinaweza kushughulikia hifadhidata kubwa na ngumu zaidi? 15. Je, ni rahisi vipi kusasisha na kudumisha muundo data mpya inapopatikana? 