人工智能系统开发-认知系统开发的持续集成流程

人工智能认知系统必须保持新，不断从新的数据观察结果和交互中学习。除了添加更多训练数据之外，您可能还要修改 AI 系统所使用的代码和模型。您将以假设的形式创建新的机器学习特征。一些假设将会实现，另一些则不会实现。这是一个需要试错的迭代式流程。随着时间的推移对系统进行培训的更广泛的观点包含用户的反馈，将调整开发出认知系统的持续集成流程：
1. 上传初始语料库。
2. 主题专家建立类型系统。
3. 主题专家注释语料库（监督学习）。
4. 执行训练并创建第 1 版模型。
5. 该模型由应用程序使用，并在应用程序 UI 中显示结果。
6. 让用户可以查看应用程序 UI 中的结果并提供反馈。
7. 从许多用户与系统的许多交互中收集反馈并存储它们。
8. 在给定的阈值上，将反馈合并回系统中。
a. 另外，主题专家可以评审反馈，并对其进行更正或注释。
b. 按批次使用反馈（以及已注释的初始语料库），以便进行重新训练。
c. 生成下一版模型。
9. 重复第 5-8 步，直到获得想要的准确率水平，或者直到引入了需要针对其再次训练系统的新差异。
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