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        人工智能協作的10條規則

            盡管分析師和AI專家分配給它的確切數字可能有所不同,但“經驗法則”統計數據是每10個AI計劃中只有1個使它投入生產。在這一領域工作了多年,與無數試圖使人工智能成為現實的客戶一樣,這不是一個難以接受的統計數據。
        人工智能
         
            造成這種困難的具體原因是巨大而細微的,但在我看來,可以歸納為三大類:將數據科學的學術性質轉化為業務,擁有正確的數據以及在構建上進行協作(或缺乏協作)提供價值的解決方案。
         
            以上所有方面的擴展都是另外一個方面。相反,我想分享一些可能性的見解,特別是與上面的第三個桶相關的內容:將協作式AI作為協作框架,確實是減輕AI部署中的偏見,不信任和概念漂移風險的關鍵。。問題在于,協作式AI常常被誤解或應用不當,導致組織無法充分利用AI的全部潛能。
         
            因此,考慮到這一點,這是我選擇,設計和構建協作AI解決方案的10條規則。
         
            規則1:做–了解為什么協作至關重要
         
            在許多用例中,人類和AI具有互補的優勢和劣勢。建立協作式AI就像使您的投資組合多樣化。每個資產都有它自己的位置,但是太多的好事可能是壞的。因此,建立平衡很重要。最好的解決方案利用互補的組件來創建比任何單個部分都更好的整體,有時甚至比各個部分的總和更好。
         
            規則2:執行–選擇正確的用例
         
            要構建協作式AI,選擇正確的用例至關重要??紤]可用的數據以及可以從中獲得哪些見解??紤]管理層/組織的支持,并提出問題,例如誰需要簽署此類項目?另外,選擇一個部分解決方案有價值的問題;這將使團隊的買入變得更加容易。如果可能,請選擇一個可行的/有價值的離線審查方法,以證明ROI收益。
         
            規則3:做–設定切合實際的期望
         
            當涉及到AI時,人們會在不同的方面做出回應:有時會出現炒作或恐懼,避免兩者都很重要。雖然AI具有令人難以置信的功能,但它并不是完美的,所以不要指望完美。另外,也不要指望完全自動化。即使是最好的模型,通常也會出現一些需要人工監督的極端情況。
         
            規則4:要做–仔細定義您的成功標準
         
            在開始項目之前,請仔細考慮如何衡量成功。不要默認使用技術性能指標,例如精度,召回率,F1得分等。相反,設置可衡量的成功里程碑,以對業務最重要的方式清楚地顯示模型的有效性或無效性。通常,這可以轉化為效率或成本節省指標。
         
            規則5:請勿–等到模型“完美”后再發布。提早發貨。船經常。
         
            不要等到您認為模型已完成所有工作。如果您已經定義了成功的增量成功,那么請在第一個成功的里程碑發布。這可以更早地獲得價值,建立信任并獲得有關性能的重要反饋!這是寶貴的反饋,可幫助模型在未來的迭代中學習并提高性能。
         
            規則6:執行–為您的用例定義成本和時間因素
         
            在構建AI模型時會發生錯誤,如果您為它們計劃,那沒關系。定義錯誤的代價和成功預測的價值。這樣,當遇到挫折時,團隊就不會感到驚訝。此外,您的團隊需要使模型運行,因此定義人工審核的成本并考慮其擴展規模。
         
            規則7:不要-真空設計AI模型
         
            對于企業而言,最成功的AI模型不能完全依靠自己來運作。因此,在設計模型時要牢記E2E系統,這意味著這是解決方案的一部分。設計模型以補充人類主題專家的優勢/劣勢。最佳模型通常會偏向于較高的查全率和較低的精度。
         
            規則8:執行–使用人工審核來確定推理時間表現的基準
         
            不要期望推理時間性能能夠與測試相匹配,尤其是隨著時間的推移。計劃使用人工審查來驗證和基準化模型性能。
         
            規則9:執行–使用人工反饋來改善模型性能
         
            每次人工審核都是提高未來績效的另一個數據點。所有數據都是如此,但尤其是在主題和AI意見不一致的情況下。建立反饋循環,并使反饋和再培訓過程盡可能自動化,以便您的模型可以快速合并新數據點并改善未來的預測。
         
            規則10:執行-針對模型性能中的已知問題優化人工審核
         
            使用人員來分析可能造成混亂的模型的有效性。最好的協作系統可以在棘手的情況下優化主題專家的時間。例如,如果光線不足或在夜間拍攝照片。創建規則,或者更好的方法是,使用自動執行此操作的工具。這是我們建立的稱為Vinsa的專有模型的主要驅動力,該模型使用多個數據輸入和人為循環的方法來確定活動的后續步驟和AI模型的持續優化的優先級。

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