Về quy trình, thứ nhất cần nhập liệu. Sau đó phải xử lý dữ liệu, loại bỏ thông tin kém giá trị. Thứ ba, chọn mô hình tương đương thuật toán, phương pháp và huấn luyện nó. Thứ tư là giai đoạn thử nghiệm. Thứ năm, chúng ta đưa vào ứng dụng và tiếp tụp cải thiện.
Có một bước khá tốn chi phí, đó là bước thứ hai. Các bạn cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để AI học được. Đừng dạy nó sai. Ví dụ như sau:
Khi một doanh nghiệp sử dụng AI để phục vụ khách tốt hơn, tăng doanh số, họ dùng mô hình AI để tối ưu chỉ số hài lòng của khách hàng. Họ có thang từ 1 đến 5, khi ứng dụng AI thì chỉ số tăng rõ rệt nhưng vấn đề là không hiệu quả. Vì sao?
Dù chỉ số tăng nhưng thời gian dùng sản phẩm không tăng. Chỉ số hài lòng liên quan rất ít đến mục tiêu kinh doanh. Điều đó nói lên khâu 1, 2 quan trọng, thu thập kiểu gì, sàng lọc ra sao.
AI chỉ làm việc theo dữ liệu bạn đưa cho nó thôi chứ nó không biết được thời gian sử dụng dịch vụ mới quyết định hiệu quả kinh doanh.
0 comments:
Post a Comment