人在循环:加速人工智能生命周期

HITL机器学习中的策略性应用

人在循环:加速人工智能生命周期

做出明智的员工决策

如何在整个AI生命周期中部署人员是一个具有深远影响的重要决定。对人员的不良利用(从模型开发过程开始)可能导致低质量的数据、更高的成本和模型失败。知道何时何地在循环中利用人类是减少失败的人工智能项目数量和浪费在它们身上的时间的关键。

在这份白皮书中,我们分享:

  • 在人工智能模型开发过程中,人类可以在其中增加重要价值的7个关键领域
  • 人工智能项目团队在人工智能生命周期的每个阶段可能遇到的挑战,以及人在回路中的工作人员如何提供帮助
  • 如何设计一个HITL劳动力支持数据分析,同时建立和维护高性能机器学习模型

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