人类在循环中:加速AI生命周期

战略性地应用于Hitl机器学习的人

人类在循环中:加速AI生命周期

制作智能劳动力决策

如何在整个AI生命周期中部署人员是一个重要的决定,具有深远的影响。人民利用差 - 从模型开发过程开始 - 可以导致质量数据差,成本更高,模型失败。知道何时以及何地利用循环中的人类是减少失败的AI项目数量的关键,以及浪费在它们上的时间。

在这个白皮书中,我们分享:

  • 循环中的人类的七个关键领域可以在AI模型开发过程中增加显着的价值
  • 挑战AI项目团队可能会在AI生命周期的每个阶段遇到,以及如何循环劳动力如何协助
  • 如何在构建和维护高性能机器学习模型时设计Hitl员工以支持数据分析

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