ការកាត់បន្ថយការឆ្លើយតប: ការបង្កើត AI ដែលរៀនពីអ្នកប្រើរបស់ខ្លួន

ក្នុងអំឡុងពេលដែលការអភិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃការអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រ សម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល AI និងអ្នកបច្ចេកទេស ML មានការបាត់បន្ថយដែលមានប្រសិទ្ធិភាព: ម៉ូដែលមួយអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងល្អនៅលើគោលបំណងផ្ទាល់ខ្លួនប៉ុន្តែផលិតផលនេះមានការជួបប្រទះជាមួយនឹងការទទួលយក, ការរក្សាទុក, ឬការពេញចិត្តរបស់អ្នកប្រើ។ ការបាត់បន្ថយនេះបង្ហាញពីការតម្រូវការសំខាន់សម្រាប់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយរួមបញ្ចូលគ្នានៅក្នុងប្រព័ន្ធ AI ដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងប្រសិទ្ធិភាពរបស់ម៉ូដែលបច្ចេកទេសជាមួយនឹងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើផ្ទាល់ខ្លួន។ ការបង្ហាញនេះនឹងស្រាវជ្រាវអំពីអ្វីដែលវិធីសាស្រ្តរួមបញ្ចូលទាំងនេះគឺជាការសំខាន់សម្រាប់ការជោគជ័យនៃផលិតផល AI, របៀបរចនាប្រព័ន្ធដូច The Dual Nature of AI Product Performance: Model Metrics vs. User Signals សមត្ថភាពពីរដងនៃការអនុវត្តផលិតផល AI: ម៉ូដែល Metrics vs. User Signals ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពពិតប្រាកដយើងគួរតែដឹងអំពីលក្ខណៈផ្សេងគ្នានៃគំនិតបច្ចេកទេសនិងការឆ្លើយតបដែលមានមូលដ្ឋានលើមនុស្ស។ Understanding Model Metrics (The "Internal View") គំនិតម៉ូដែលគឺជាមូលដ្ឋាននៃការអភិវឌ្ឍការរៀនម៉ាស៊ីន។ ពួកគេត្រូវបានកំណត់ទំហំនៃការអនុវត្តនៃម៉ូដែល AI ជាមួយនឹងកំណត់ទិន្នន័យនិងតម្រូវការ។ ទាំងនេះរួមបញ្ចូលទាំង: វិញ្ញាបនប័ត្រ: វិញ្ញាបនប័ត្រ, វិញ្ញាបនប័ត្រ, ការចែកចាយ, លទ្ធផល F1, AUC-ROC ។ លក្ខណៈពិសេសនៃការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយ លក្ខណៈពិសេស: ទំហំ ម៉ូដែល, ទំហំ ទំហំ ម៉ូដែល, ទំហំ ទំហំ ម៉ូដែល ម៉ែត្រទាំងនេះគឺជាការចាំបាច់សម្រាប់: ការអភិវឌ្ឍដំបូង & Benchmarking: ការប្រៀបធៀបអាល្លូឌីតផ្សេងគ្នា, ការកំណត់ hyperparameter និងការធានាថាម៉ូដែលបានរៀនគំរូដែលគួរឱ្យចាប់ផ្តើម។ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពខាងក្នុង: ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពរបស់ម៉ូដែលនៅក្នុងបរិស្ថានដែលគ្រប់គ្រង។ ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពបច្ចេកទេស: ការកំណត់លក្ខខណ្ឌឬតំបន់សម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពអេឡិចត្រូនិក។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយប្រសិនបើគំរូដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ 95% មិនអាចផ្គត់ផ្គង់គុណភាពប្រសិនបើគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូ ការសរសេរអ៊ីនធឺណិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ (The "External View") សញ្ញាបនប័ត្រអ្នកប្រើប្រាស់គឺជាថាមពលនៃផលិតផល AI នៅល្ងាច។ ពួកគេត្រូវបានគេស្គាល់ដោយផ្ទាល់និងដោយផ្ទាល់អំពីរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់ផ្លាស់ប្តូរជាមួយផលិតផលអតិថិជនលក្ខណៈពិសេសរបស់ពួកគេនិងតម្លៃពិតប្រាកដដែលពួកគេទទួលបាន។ ការកាត់បន្ថយសញ្ញាបនប័ត្រទាំងនេះផ្តល់នូវការយល់ដឹងដែលគ្មានម៉ែត្របច្ចេកទេសអាចធ្វើបាន។ Types of User Signals: គោលបំណងនៃ Feedback: ការសិក្សានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនាន។ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ Direct Feedback Channels: Feature requests, bug reports, support tickets, user interviews, focus groups ។ លទ្ធផលការធ្វើតេស្ត A/B: គោលបំណងរបស់អ្នកសម្រាប់លក្ខណៈពិសេសឬផលិតផលផ្សេងគ្នានៃការធ្វើតេស្ត AI ។ គោលបំណងនៃ 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: វាត្រូវបានបង្ហាញនូវតម្លៃផលិតផលពិតប្រាកដ, ការបង្ហាញការបង្វិលប្រសិទ្ធភាពក្នុងពិភពលោកពិតប្រាកដ, ការកំណត់តម្រូវការអ្នកប្រើថ្មី, ការត្រួតពិនិត្យឬអនុញ្ញាតឱ្យប្រាកដអំពីផលិតផល, និងការបង្ហាញតំបន់នៃការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដែលគំរូគំរូមិនអាចធ្វើបាន។ វាត្រូវបានបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិល។ The Gap: Why Model Metrics Solely Are Not Enough សម្រាប់ លទ្ធផល ផលិតផល ការចែករំលែករវាងគំរូគំរូគំនិតនិងការជោគជ័យនៃផលិតផល AI គឺជាការចែករំលែកដែលមានទូទៅសម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល AI និងវិស្វករ ML ។ 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 ការរចនាសម្ព័ន្ធការផ្លាស់ប្តូរអត្ថប្រយោជន៍ ការសាងសង់ប្រព័ន្ធពិនិត្យឡើងវិញប្រសិទ្ធិភាពសម្រាប់ផលិតផល AI មានតម្រូវការនូវវិធីសាស្រ្តរួមបញ្ចូលដែលរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរចនាសម្ព័ន្ធ ML និងការគ្រប់គ្រងផលិតផល AI ។ A. Defining Success Metrics (Product + ML Alignment) ដំណោះស្រាយដំបូងគឺដើម្បីបង្កើតការកំណត់សម្គាល់នៃ "ការជោគជ័យ" ដែលបង្វិលពិភពលោកបច្ចេកទេសនិងអាជីវកម្ម។ នេះមានន័យថាការកំណត់សម្គាល់របស់អ្នកប្រើប្រាស់ទៅនឹងគោលបំណងការបង្កើនគំរូពិសេស។ លក្ខណៈពិសេស 1: ប្រសិនបើអតិថិជនបានបង្ហាញពីការចូលរួមទាបជាមួយផលិតផលស្រាវជ្រាវ (សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់សញ្ញាសម្រាប់។ លក្ខណៈពិសេស 2: ការពេញនិយមរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ខ្ពស់ជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរសម្ភារៈផ្ទាល់ខ្លួន (សញ្ញាបនប័ត្រ) អាចត្រូវបានភ្ជាប់ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃកម្រិតអង្កត់ផ្ចិតនិងអំឡុងពេលដំណើរការដែលបង្ហាញថាមានម៉ាស៊ីនការណែនាំដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងល្អ (ម៉ូដែលម៉ែត្រ) ។ គំនិតគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណងគោលបំណង B. គោលនយោបាយការទូទាត់ទិន្នន័យសម្រាប់សញ្ញាបនប័ត្រអ្នកប្រើ គោលបំណងដែលមានប្រសិទ្ធិភាពគឺពីការប្រមូលទិន្នន័យដែលមានប្រសិទ្ធិភាព។ 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. ការរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធទិន្នន័យ ដើម្បីធ្វើអត្ថប្រយោជន៍នៃទំហំទូលំទូលាយនៃទិន្នន័យគួរតែមានកម្រិតខ្ពស់និងអាចរកបាន។ 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. ការពន្យល់និងការពន្យល់ ទិន្នន័យធម្មតាគឺមិនមានប្រសិទ្ធិភាពដោយគ្មានការវិញ្ញាបនប័ត្រវិញ្ញាបនប័ត្រ។ Dashboards & Visualizations: បានបង្កើត dashboards បានរួមបញ្ចូលដែលបង្ហាញគំរូសុខភាពគំរូបន្ទាប់ជាមួយគំរូគំនិតគោលដៅនៃការចូលរួមរបស់អ្នកនិងគំរូការពេញនិយម។ visualize trends, correlations, and anomalies. ការកាត់បន្ថយប្រព័ន្ធដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីបង្ហាញពីការកាត់បន្ថយឬការកាត់បន្ថយយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅក្នុងការអនុវត្តរបស់ម៉ូដែលឬអ៊ីនធឺណិតអ្នកប្រើដែលមានគោលបំណងដើម្បីបង្ហាញអំពីបញ្ហាឬឱកាសដែលអាចរកបាន។ ការដោះស្រាយគុណភាព: មិនចង់បាត់បង់ "អ្វី" ។ ការពិនិត្យឡើងវិញពិនិត្យឡើងវិញពិនិត្យឡើងវិញពិនិត្យឡើងវិញអ្នកប្រើប្រាស់និងការពិនិត្យឡើងវិញការគាំទ្រដើម្បីយល់ដឹងអំពីសារៈសំខាន់នៃការផ្លាស់ប្តូរគុណភាព។ Acting on Feedback: The Iterative Improvement Cycle ការអនុវត្តលើពិនិត្យឡើងវិញ: គម្រោងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង Iterative 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 ប្រសិនបើមានការខុសគ្នានៃការប្រៀបធៀបរវាងម៉ូដែលនិងអ៊ីនធឺណិតអ្នកប្រើវាជាការសំខាន់។ តើវាជា: ការបញ្ជាទិន្នន័យ (ដូចជាការបម្រើការបណ្តុះបណ្តាល, data drift) ។ កំហុសគំរូ (ដូចជាលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈលក្ខណៈសម្បត្តិ) ។ ការរចនាសម្ព័ន្ធផលិតផលដែលមានបញ្ហានេះ (ដូចជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ) ។ ការផ្លាស់ប្តូរគំនិត (ប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើ) ។ ជម្រើសបញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់, តម្លៃអាជីវកម្មនិងសមត្ថភាពនៃការដោះស្រាយ។ B. ការផ្លាស់ប្តូរវិញ្ញាបនប័ត្រអ្នកប្រើប្រាស់ទៅក្នុងការបង្កើនគំរូ នេះគឺជាកន្លែងដែលការគ្រប់គ្រងផលិតផល AI បានចូលរួមជាមួយការរចនាសម្ព័ន្ធ ML ដើម្បីបញ្ចប់ខ្សែភាពយន្ត។ 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. C. ការធ្វើតេស្តផលិតផល & A / B បន្ទាប់ពីការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងពួកគេត្រូវការត្រួតពិនិត្យ។ 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. គុណភាពនៃការអប់រំ Continuous Learning ការផ្លាស់ប្តូរអត្ថប្រយោជន៍ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពពិតប្រាកដមិនមែនជាប្រព័ន្ធបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះ; វាគឺជាការបណ្តុះបណ្តាលវិជ្ជាជីវៈ។ ការសហប្រតិបត្តិការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាល ការពិនិត្យឡើងវិញជាទូទៅ: ធ្វើការពិនិត្យឡើងវិញផលិតផល AI ដែលជាទូទាំងពីរដែលត្រូវបានពិភាក្សាអំពីគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូ គោលបំណងល្អបំផុតនិងការហោះហើរធម្មតា ការអនុវត្តប្រព័ន្ធផលិតផលអេឡិចត្រូនិចដែលមានប្រសិទ្ធិភាពគឺជាដំណើរការដែលមានដំណើរការ។ 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 លទ្ធផល គោលបំណងនៃការជោគជ័យនៃផលិតផល AI គឺមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការបង្កើតម៉ូដែលបច្ចេកទេសដែលមានកម្រិតខ្ពស់បំផុត។ វាគឺអំពីការបង្កើតផលិតផល AI ដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវបញ្ហារបស់អ្នកប្រើប្រាស់, ការផ្លាស់ប្តូរទៅនឹងតម្រូវការផ្សេងគ្នានិងផ្តល់នូវគុណភាពរឹងមាំ។ ការផ្លាស់ប្តូរសំខាន់នេះកើតឡើងនៅពេលដែលអ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល AI និងអ្នកវិស្វករ ML បានធ្វើការរួមបញ្ចូលដើម្បីបង្កើតនិងប្រសើរឡើងកម្រិតខ្ពស់សម្រាប់ AI ។ ដោយការរួមបញ្ចូលគ្នានៃគំរូគំរូគ្នានៃគំរូគ្នានៃគំរូគំរូគ្នានៃគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូគំរូ