Home / FAQs / AI Smart Worksheet, Co-Associate, Research and Development Effectivency and Application Safety
QUESTION & ANSWER

Bagaimana seharusnya skala AAI klasifikasi otomatis dan pengiriman diterima?

Periode pertama dapat menjadi "rekomendasi AI, konfirmasi manual" dan mengubah manual rekaman; ketika sampel terus menerus mencapai ambang batas, perintah penugasan otomatis terbuka ke kategori berisiko rendah.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Sebagai tambahan tingkat akurasi Top- 1, tingkat ingat berisiko tinggi, tingkat revisi manual, ketidakmampuan untuk menilai apakah seseorang dipindahkan, dan apakah ada belokan tinggi setelah urusan. bisnis harus lebih khawatir tentang apakah siklus waktu dan resolusi memimpin meningkat, daripada mengejar sebagian kecil dari lanskap.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah definisi label saling eksklusif dan memiliki cukup sampel sejarahApakah dampak operasional dari salah perhitungan dari kategori yang berbeda adalah samaApakah penagihan bergantung pada penjadwalan, keterampilan dan data kontrak secara real-timeApakah sistem dapat mengidentifikasi rendah kepercayaan dan proaktif meminta informasi tambahan
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Membekukan kelas calibres dan mengambil tes independen dari bulan yang berbeda.

02

Dependence Kunci Validasi

Dua anggota staf operasional meninjau risiko tinggi dan kontroversi sampel untuk membentuk jawaban dasar.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Ukuran terpisah dari klasifikasi, prioritas, tugas, penolakan dan hasil ekstraksi informasi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Secara bertahap bergerak dari pengenalan manual ke otomatisasi berisiko rendah dan pemantauan terus menerus dari drift.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Sebuah perusahaan memerlukan ambang batas yang lebih tinggi untuk tingkat penarikan untuk kegagalan utama, dengan perlindungan kedua dari kata kunci, kelas pelanggan, dan aturan kepastian untuk pengawasan dan alarm. Contoh tidak mewakili kinerja pelanggan tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi dalam konkonkonkonkonsiliasi dengan perusahaan sendiri volume bisnis, sampel, sistem, dan batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya menunjukkan akurasi pada sampel sejarah terlatih.

Label klasifikasi tumpang tindih dari waktu ke waktu, tapi semua kesalahan dikaitkan dengan model

Perintah penugasan otomatis tidak direkam untuk transfer dan koreksi manual dan tidak dapat secara terus-menerus ditingkatkan

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Pengiriman harus termasuk rentang data, label kalibres, distribusi sampel, kombinasi matriks, tinggi risiko ingat, rendah-kepercayaan pemrosesan, modifikasi manual dan perubahan siklus bisnis.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi