分类模型判定后每种模型

Josna557

分别打分输出结果后吧结果抛给对应的推荐模型给出推荐结果。 AI设计变革——大模型的AI设计方法 ② 中立类在分类任务中比较常用比如分类任务中经常有一些不认识的数据或者摇摆数据就可以加入拒识模式或者定义一个摇摆类就可以让分类效果大幅提升。 例如自然语言理解的意图分类里就可以定义“影视音乐笑话天气拒识”几个类别再比如要分析运动对于治疗颈椎病是否有效就可以定义“有效无效中立”几个类别比单纯定义“有效无效”会好很多。 其他的则需要根据业务场景需要看如何设计比如上文提到的“

从交互中发掘潜在需求”的流程中实际上就是一个持续运行的 阿联酋 WhatsApp 号码 分类任务同时维护一个待聚类池满足一定条件设定就触发聚类。 AI设计变革——大模型的AI设计方法 当然实际算法要处理的设计问题要多的多诸如检查点设置数据Pipeline重平衡等等只是作为非算法人员我认为主要以上是需要考虑的其他的了解即可相信你的算法负责人的专业性。 验收指标制定 实际上一般AI产品或者能力都会有个验收阶段例如观察混淆矩阵AUC等离线验收模型效果观察制定的业务指标在各种集合上的表现。这里主要是分享一些关于设计的思考就不仔细



谈这件事但是根据应用场景特性制定业务的验收指标这件事很重要。这个指标和模型的性能评价指标无关有些时候模型的性能指标不变甚至有所下降但是业务关键指标提升了对具体业务来说也是一次有益的优化。 关于业务关键指标制定一般来说都不是精准度召回率多样性等等这种单一维度指标一般都是复合指标而且为了排除绝对数量的影响一般都是比例型指标。关于验收另外重要的一点是指标一定是分两类的 在线评价指标用于在系统做好之后进行验收的指标。可以理解为即使不懂内部逻辑的小白也有一个直观方法评判结果如何。