Home / FAQs / AI Workheet, Co-Aciate, Research and Development Effecness and profectness Security
QUESTION & ANSWER

Làm sao chấp nhận được quy mô AAI của việc phân loại và gửi tự động?

Giai đoạn đầu có thể là “những lời khuyên của AI, xác nhận về thủ công và những thay đổi bằng tay; khi một mẫu liên tục đến ngưỡng, các lệnh bài tập tự động được mở ra cho các loại ít rủi ro.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Ngoài tỷ lệ chính xác top-11, tỷ lệ thu hồi rủi ro cao, tỷ lệ hiệu chỉnh bằng tay, khả năng đánh giá xem có một người được chuyển giao hay không, và liệu có một sự thay đổi lớn sau thứ tự.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Có thể định nghĩa nhãn là riêng lẻ và có đủ các mẫu lịch sửLiệu tác động hoạt động của tính toán sai các loại khác nhau là tương tựCó nên thanh toán dựa trên chương trình thời gian thực, kỹ năng và dữ liệu hợp đồngCó thể hệ thống nhận diện được sự tự tin thấp và chủ động yêu cầu thêm thông tin
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Đóng băng các calbibs lớp và làm các xét nghiệm độc lập từ nhiều tháng.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Hai nhân viên thực hiện việc kiểm tra các mẫu rủi ro và tranh cãi để tạo ra câu trả lời cơ bản.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Các phép phân loại, ưu tiên, nhiệm vụ, từ chối và kết quả khai thác thông tin.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Dần chuyển từ nhận dạng bằng tay sang việc tự động hóa ít rủi ro và liên tục giám sát sự trôi dạt.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Một doanh nghiệp có thể đòi hỏi một ngưỡng cao hơn để có thể nhớ lại một thất bại lớn, với sự bảo vệ thứ hai của từ khóa, cấp bậc khách hàng và các quy tắc chắc chắn cho việc theo dõi và báo động.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Chỉ hiển thị chính xác trên một mẫu lịch sử được đào tạo.

nhãn phân loại chồng chéo theo thời gian, nhưng tất cả lỗi được gán cho mô hình

Lệnh tự động ký kết không được ghi lại để chuyển giao và sửa bằng tay và không thể được tiếp tục cải tiến

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Giao hàng nên bao gồm phạm vi dữ liệu, tính hiệu, phân phối mẫu, ma trận nhầm lẫn, sự thu hồi rủi ro cao, xử lý ít tự tin, sửa đổi bằng tay và thay đổi chu kỳ kinh doanh.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án