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QUESTION & ANSWER

자동 분류 및 파견의 AAI 가늠자가 어떻게 받아들여야 합니까?

첫 번째 기간은 "AI 권고, 수동 확인" 및 기록 설명서 변경 될 수 있습니다. 연속 샘플은 임계값에 도달하면 자동 할당 주문은 낮은 리스크 범주에 열려 있습니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

Top-1 정확도 비율 이외에, 높 강렬 회귀 비율, 수동 개정 비율, 사람이 이동되지 않는지 판단하는 가능성, 순서 후에 높은 회전율이 있는지 여부. 사업은 지도 시간 및 해결책 주기가 개량하는지, 오히려 조경의 모형 분수를 추구하는 것보다 더 많은 것을 고려해야 합니다.

DECISION FACTORS

어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?

동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.

라벨 정의가 상호적으로 독점적이며, 전체적인 샘플을 가지고 있습니다.다른 범주의 miscalculation의 작동 영향은 동일하다실시간 스케줄링, 기술 및 계약 데이터에 대한 청구가 없는지 여부시스템은 낮은 신뢰와 적극적인 요청을 식별 할 수 있습니다 추가 정보
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

Class Calibres의 냉동 및 다른 달에서 독립적 인 테스트를 복용.

02

유효성 열쇠 의존

2개의 운영 직원은 높은risk와 contentious 표본을 검토했습니다 기본 대답을 형성하기 위하여.

03

평가 가능한 결과의 개발

분류, 우선순, 할당, refusal 및 정보 추출 결과의 분리 측정.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

수동 인식에서 낮은 리프트 자동화 및 지속적인 모니터링에 이르기까지 점차적으로 이동.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

기업은 키워드, 고객 등급의 두 번째 계층 보호와 감시 및 경보를 위해 특정한의 규칙을 가진 중요한 실패를 위한 상향이, 및 기억의 비율을 요구할 수 있습니다. 예를 들면 특정한 고객의 성과를 나타내지 않으며, 실제적인 결론은 기업의 자신의 사업 양, 표본, 체계 및 책임 경계와 함께 확인되어야 합니다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

기차로 된 역사적인 샘플에만 표시 정확도.

분류 라벨 overlap over time, 하지만 모든 오류는 모델에 속성

자동 할당 명령은 전송 및 수동 개정을 위해 기록되지 않으며 지속적으로 개량될 수 없습니다

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

납품은 자료 범위, 상표 구경, 표본 배급, 혼란 모체, 높 강렬 회귀, 낮은 confidence 가공, 수동 수정 및 사업 주기 변화를 포함해야 합니다.

공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.

프로젝트 조건은 위의 예에서 다르습니까?

운영 목적, 기존 시스템, 샘플 및 계획된 시간은 컨설턴트가 실제 경계와 관련하여 예비 판단을 만들 수 있기 전에 충돌 할 수 있습니다.

Associate 프로젝트 컨설턴트