Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. The Dual Nature of AI Product Performance: Model Metrics vs. User Signals Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Бұдан басқа, бұл ғимаратта А класты бизнес орталықтарына сай басқа да ерекшеліктер бар. Understanding Model Metrics (The "Internal View") Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз аталғандар: дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 8 сынып оқушылары Уколов Иван және Драганчук Антон, ІІ дәрежелі дипломға дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 7, 8 сынып оқушылары Лим Владимир, Рахимжанов Динмухамед, Укибаев Ануар ие болды. 
 
 
 
 Классификация: тоқтату, тоқтату, қосылу, F1 балл, AUC-ROC Регрессия: Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), R-квадрат. Алдыңғы: Latency, throughput, модель мөлшері Тақырыптар мен метрикасы: 
 
 
 
 Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Өзінің сапасын мониторингі: Өзінің сапасын мониторингі. Техникалық Оптимизация: Алгоритмиялық ұзақтығы немесе алгоритмиялық ұзақтығыны түсіну. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. «Жеңіске үлес қосқандар», «Аққан жұлдыз», «Дала дауысы» кітаптарының авторы. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Types of User Signals: 
 
 Оқытушы Feedback: 
 
 
 
 Оңтүстік Корея қор биржасы (Korea Stock Exchange) АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ-та АҚШ. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? A/B Test Results: АИ-да пайдаланылатын түрлі функциялар немесе сыртқыны үшін пайдаланушының preferences. 
 
 Оқытудың Feedback: 
 
 
 
 
 
 
 
 Usage Patterns: Click-through rates, session duration, feature adoption/abandonment rates, navigation paths, search queries. 
 
 Conversion Rates: For AI-driven recommendations or predictions that lead to a business outcome (e.g., purchase, sign-up). 
 
 Error Rates: How often users encounter system errors or receive obviously incorrect AI outputs. 
 
 Retention & Churn: Long-term user engagement and attrition rates. 
 
 Re-engagement: How often users return after an initial interaction. Why user signals are crucial: Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Ортаққорда бұған қатысты медиа санаты бар: Why Model Metrics Alone Are Not Enough for Product Success Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. 
 
 
 
 
 
 
  A model trained on a clean, static dataset might perform admirably in a lab environment. However, once deployed, it faces the messiness of real-world data, concept drift (where the relationship between input and output changes over time), and data drift (where the characteristics of the input data change). This leads to performance degradation that model metrics alone, calculated on static test sets, won't immediately reveal. The "Good on Paper, Bad in Practice" Phenomenon: 
 
  Model metrics are objective and quantifiable, focusing on the model's internal workings. User experience, however, is inherently subjective, encompassing emotions, usability, and perceived value. A technically "accurate" AI recommendation might still feel irrelevant or intrusive to a user, leading to a poor experience. Subjective vs. Objective: 
 
  Users don't care about the intricate algorithms within the "black box" of an AI model; they care if it solves their problem efficiently and reliably. If the AI output is not intuitive, trustworthy, or helpful, users will disengage, regardless of the underlying model's precision. The Black Box Challenge: 
 
  No training dataset can perfectly capture the infinite variations of human behavior or real-world scenarios. User signals are essential for identifying previously unseen edge cases, biases, or unexpected interactions that can severely impact the product's utility or even lead to harmful outcomes. Unforeseen Behaviors & Edge Cases: Designing a Comprehensive AI Feedback Loop Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. A. Defining Success Metrics (Product + ML Alignment) Бұл нүктеден абцисса осіне параллельді болатын тура сызық калибрлік қисықпен қиылысқанша жүргізіледі. 
 
 
 Қаладағы төтенше жағдай жолаушылар пойыздарының кестесіне де әсер етті, оның ішінде халықаралық пойыздар бар. Қаладағы төтенше жағдай жолаушылар пойыздарының кестесіне де әсер етті, оның ішінде халықаралық пойыздар бар. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. B. Пользователь сигналдары туралы стратегиялар Эффективттік рефераттік шеңберлер робисті деректер жабдықтарынан тұрады. 
 
 
 
 
 
 Instrumentation: Implement comprehensive event tracking and in-app analytics to record user interactions with AI features. This includes clicks, views, hovers, dismissals, edits, and any other relevant actions. 
 
 Feedback Mechanisms: Strategically place explicit feedback opportunities within the product UI (e.g., "Rate this translation," "Thumbs up/down for this recommendation"). These should be lightweight and non-intrusive. 
 
 Observability Tools: Beyond standard analytics, leverage specialized AI observability platforms that can log model predictions alongside user actions, allowing for direct correlation between AI output and user response. C. Data Streams интеграциясы Ақпараттың арнайы серверлерде сақталуы, бірнеше пайдаланушылардың қандай да бір 
 
 
 
 
 Centralized Data Platform: Utilize data lakes or warehouses (e.g., Snowflake, Databricks, BigQuery) to store both model performance logs and detailed user interaction data. This provides a single source of truth. 
 
 Data Pipelines: Establish robust ETL (Extract, Transform, Load) or ELT pipelines to ensure data from various sources (application logs, model inference logs, user databases, feedback forms) is collected, cleaned, and made available for analysis in near real-time or regular batches. D. Анализ және интерпретация Көптеген ақпаратты интеллектуалдық анализ жоқ. 
 
 
 Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Acting on Feedback: The Iterative Improvement Cycle Тақырыбы: Iterative Improvement Cycle A feedback loop is only valuable if it drives action. This involves a continuous cycle of identification, analysis, translation, and iteration. A. Identify & Prioritize Issues Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. 
 
 
 
 
 Қаржылықты қамтамасыз ету (Data Drift, Training-Serving Skwow) Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз мөлшерлемесі (немесе) Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? Концепциялық дифференциация (сауық проблемасы қанағаттандырылды)? Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетеді. B. Пользователь сигналдары моделінің ұзақтығы Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? 
 
 
 
 
 
 
 Retraining Data Augmentation: Use implicit feedback (e.g., user corrections to AI output, ignored recommendations, search queries) to enrich and diversify training datasets. If a user consistently ignores a certain type of recommendation, that implicitly tells the model it's not relevant. 
 
 Feature Engineering: User behavior can reveal new, powerful features. For example, if users consistently refine AI-generated content by adding a specific keyword, that keyword could become a new feature. 
 
 Model Architecture Refinement: If feedback reveals a specific type of error (e.g., model struggling with rare categories), it might necessitate exploring different model architectures or fine-tuning existing ones. 
 
 Human-in-the-Loop (HITL): For complex or critical use cases, human reviewers can annotate user-generated content or model outputs, providing high-quality labels for subsequent model retraining. This is particularly valuable for addressing AI bias or ensuring fairness. Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОДУКЦИИ & A/B TESTING Сонымен қатар, біріншілік процесті айтарлықтай қиындатады. 
 
 
 
 
 Deployment Strategies: Employ gradual rollouts (e.g., canary deployments) or A/B testing to compare the new model/feature's performance against the old one. 
 
 Monitoring Post-Deployment: Immediately after deployment, intensely monitor both user signals and model metrics to observe the real-world impact of the changes. D. Үкіметтік оқыту бағдарламасы Мәтіндік редакторды іске қосып, оның функцияларын практика арқылы іс жүзінде көрсету. 
 
 Ал, қазіргі кезде оған композитор, актер, продюсер Байғали Есеналиев демеушілік етіп, ұстаздығын көрсетіп келеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Best Practices және Common Pitfalls Бұл бағытта атқамінерлер вертикалды кооперацияға иек артуда. A. Best Practices: 
 
 
 
 
 
 
 
 Start Simple, Iterate: Don't try to build the perfect, all-encompassing system overnight. Start with a few key metrics and signals, then expand. 
 
 Define Clear Metrics Upfront: Before collecting data, know what success looks like from both a model and a product perspective. 
 
 Automate Data Collection & Dashboards: Reduce manual effort to ensure timely insights. 
 
 Foster Cross-functional Ownership: Ensure PMs, ML engineers, data scientists, and UX researchers are all invested in and understand the feedback loop. 
 
 Prioritize User Privacy and Data Security: Design your system with privacy-by-design principles and adhere to all relevant regulations. B. Common Pitfalls: 
 
 
 
 
 
 
 
 Ignoring One Set of Metrics: Over-relying on model metrics while neglecting user signals, or vice-versa, leads to a skewed perspective. 
 
 Too Much Data, Not Enough Insight: Collecting vast amounts of data without a clear strategy for analysis and action can be overwhelming and unproductive. 
 
 Lack of Clear Ownership: Without a designated owner for managing and acting on the feedback loop, insights can get lost. 
 
 Failure to Act on Insights (Analysis Paralysis): Data is only valuable if it leads to decisions and iterations. 
 
 Designing Overly Complex Systems Too Early: This can lead to delays, technical debt, and a system that's difficult to adapt. Conclusion ҚазАқпарат Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Visit our Website

Read My Stories

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

Closing the Feedback Loop: Building AI That Learns from Its Users

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps