Seberapa banyak bahan pembelajaran secara otomatis menjadi sistem pengetahuan pribadi
Naskah dapat mengidentifikasi duplikat dan pandangan yang bertentangan dengan tema, masalah, bukti dan organisasi aksi, dan menghasilkan catatan wajib dipatuhi. Entri pengetahuan harus melestarikan sumber asli, memperbarui penilaian waktu dan individu, dan menghindari mengganti pemahaman dengan ringkasan otomatis.
Video ini digunakan untuk memahami ide otomatisasi Codex. Implementasi yang sebenarnya perlu dirancang sesuai dengan akses data, antar muka sistem, risiko operasional dan persyaratan persetujuan manual.
Mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan.
Naskah dapat mengidentifikasi duplikat dan pandangan yang bertentangan dengan tema, masalah, bukti dan organisasi aksi, dan menghasilkan catatan wajib dipatuhi. Entri pengetahuan harus melestarikan sumber asli, memperbarui penilaian waktu dan individu, dan menghindari mengganti pemahaman dengan ringkasan otomatis.
Isi video dari masalah ini sudah dibaca
Berikut ini adalah teks yang terstruktur dari video asli selama periode, yang memungkinkan untuk membaca cepat, diskusi internal dan pencarian.
1.
Ada banyak informasi yang tidak benar-benar dipelajari. Penggunaan naskah kuno yang paling berharga bukanlah untuk menghasilkan lebih banyak rangkuman, tetapi untuk mengatur latihan dan umpan balik.
Masalah
Banyak informasi tidak bermasalah, rangkumannya terisolasi, membaca ulang, tidak bernostalgia, dan kemudian mencari kembali bahasa aslinya.
Model
Pengetahuan pribadi dapat dibagi menjadi empat lapis sumber, konsep, masalah dan penerapan.
Proses
Pertama, pertanyaan tentang pembelajaran didefinisikan, informasi dibaca dan dikutip, konsep dan konflik dikaitkan, kemudian pertanyaan dan praktek dihasilkan, dan kemudian studi dikonversikan untuk didasarkan pada kesalahan.
Konteks 5
Penelitian berfokus pada kesalahan dan jarak, keterampilan kejuruan pada proyek nyata, dan eksplorasi penelitian pada perbandingan sumber dan isu-isu yang tidak diketahui.
Teknologi 6
Informasi lokal dapat langsung membentuk paket pembelajaran; area yang cepat-berubah dapat dikombinasikan dengan verifikasi Web; pembelajaran jangka panjang dapat berupa konteks-berbasis dengan Projek, Skill dan Waktu-Trek.
7. Implementation
Pilih tema sub- untuk rencana 14 hari. Menerima dan inspeksi bukan jumlah catatan, tetapi apakah mungkin untuk menjelaskan, memecahkan masalah dan pindah ke sebuah adegan baru.
Pendekatan
Mempelajari otomatisasi bukan untukmu, tapi untukmu.
Apa yang harus kita lakukan dengan adegan ini?
Mengubah tugas pribadi seperti dokumen, bahan belajar, jadwal, dan tagihan menjadi searable dan reversible automatical untuk Codex. Sekitar "bagaimana terlalu banyak bahan pembelajaran secara otomatis menjadi sistem pengetahuan pribadi", masukan nyata, keluaran, hak alat, ijin alat, pemrosesan manual dan indikator penerimaan operasional harus didefinisikan sebelum memutuskan apakah akan menggunakan aturan, skrip, API, Kode atau lainnya AIFARs.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Jalan yang disarankan untuk perbaikan
- 1Pilih sebuah sampel asli dan klasifikasi aturan
Memilih tugas-tugas baru-baru ini dan perwakilan dan anomali, mengidentifikasi peserta, keluaran masukan, biaya waktu dan saat ini.
- 2Tata batas eksekusi, pratilik, dan konfirmasi manual
Distinksi antara aksi yang dijalankan sendiri, memerlukan konfirmasi manual dan melarang proses otomatis.
- 3Jalankan pertama di daerah salinan atau rancangan
Mulailah dengan draft, salinan atau adegan terbatas, dan menjaga normal transferer dan mundur.
- 4Dengan waktu tabungan, kesalahan dan rekayasa ulang
Pengamatan terus-menerus akurasi, adopsi, siklus pemrosesan, kesalahan dan hasil bisnis yang nyata.
Bagaimana cara mengotomatisasi penerimaan dan inspeksi itu sangat efektif.
Penerimaan tidak hanya didasarkan pada apakah demonstrasi tunggal berjalan. Hasil berikut harus diamati terus menggunakan sampel independen dan anomali nyata, dan awal-modifikasi baseline dari kaliber yang sama harus dipertahankan:
- Konsistensi klasifikasi otomatis dengan penilaian manual
- Diperlukan koreksi manual
- Simpan mingguan yang dapat diperbaharui
- Retroaktivitas dan regresi dari aplikasi salah
Otorisasi, persetujuan, audit dan pengambilalihan manual juga harus diverifikasi ketika datang ke jumlah, komitmen pelanggan, privasi, kepatuhan, perubahan produksi atau operasi penghapusan.
Lanjutkan untuk mempelajari tentang program
AI bekerja dengan cara yang sama.
Proses stabilisasi bagi penilaian AI, panggilan alat, persetujuan manual dan proses ketidaknormalan
Lihat rincianSumber daya terkaitSatu perusahaan dan dukungan teknis OPC
Mendesain Agen, alat dan pemeliharaan otomatisasi bagi individu dan tim kecil
Lihat rincianSumber daya terkaitAI Workstream Cost Guide
Memahami bagaimana proses kompleksitas, integrasi, pemodelan dan biaya transportasi mempengaruhi
Lihat rincian