Ātri attīstītajā mākslīgā intelekta ainavā ceļš no daudzsološa AI modeļa līdz veiksmīgam AI produktam reti ir lineārs. Tas ir iteratīvs process, ko pastāvīgi izsmalcina reālās pasaules mijiedarbība. Kamēr modeļa rādītāji, piemēram, precizitāte, precizitāte un F1 rezultāti ir izšķiroši izstrādes laikā, tie bieži stāsta tikai pusi stāsta. AI produktu vadītājiem un ML inženieriem rodas kopīgs izslēgums: modelis var darboties lieliski, pamatojoties uz iekšējiem kritērijiem, tomēr produkts cīnās ar pieņemšanu, saglabāšanu vai lietotāju apmierinātību. Šī plaisa uzsver kritisko nepieciešamību pēc integrētas, visaptverošas AI atgriezeniskās saites loksnes, kas nevainojami savieno tehniskā modeļa veiktspēju ar praktisko lietotāju pieredzi. The Dual Nature of AI Product Performance: Model Metrics vs. User Signals AI produkta veiktspējas divējāda būtība: modeļu rādītāji pret lietotāju signāliem Lai izveidotu patiesi efektīvas AI sistēmas, mums ir jāsaprot tehniskās metrikas un uz cilvēku vērstas atsauksmes atšķirīgās, bet papildinošās lomas. Understanding Model Metrics (The "Internal View") Modelēšanas metrikas ir mašīnu mācīšanās attīstības stūrakmens.Tās kvantitatīvi novērtē AI modeļa veiktspēju pret definētu datu kopumu un mērķi.Tās ietver: 
 
 
 
 Klasifikācija: precizitāte, precizitāte, atsaukšana, F1 vērtējums, AUC-ROC. Regresija: vidējā kvadrātveida kļūda (MSE), sakņu vidējā kvadrātveida kļūda (RMSE), R-kvadrāts. Citi: Latence, caurlaidība, modeļa izmērs. Šīs metrikas ir neaizstājamas: 
 
 
 
 Sākotnējā izstrāde un benchmarking: Salīdzinot dažādus algoritmus, hiperparametru pielāgošanu un nodrošinot, ka modelis uzzina paredzētos modeļus. Iekšējās kvalitātes pārbaudes: modeļa veselības uzraudzība kontrolētā vidē. Tehniskā optimizācija: atlasīt šķēršļus vai apgabalus algoritmiskai uzlabošanai. Tomēr, balstoties tikai uz šiem rādītājiem, var radīt siluētu skatu. modelis ar 95% precizitāti joprojām nevar nodrošināt vērtību, ja tā 5% kļūdu līmenis notiek kritisko lietotāju braucienos vai nesamērīgi ietekmē nozīmīgu lietotāju segmentu. Reālo lietotāju signālu uztveršana (tā sauktais ārējais skatījums) Lietotāju signāli ir AI produkta pulss savvaļā.Tie ir tieši un netieši rādītāji par to, kā lietotāji mijiedarbojas ar produktu, viņu apmierinātības līmeni un faktisko vērtību, ko viņi iegūst. Types of User Signals: 
 
 Īpašas atsauksmes: 
 
 
 
 Aptaujas un vērtējumi: lietojumprogrammā "Vai tas bija noderīgi?", NPS (Net Promoter Score), CSAT (Customer Satisfaction Score) aptaujas. Tiešās atgriezeniskās saites kanāli: funkciju pieprasījumi, kļūdu ziņojumi, atbalsta biļetes, lietotāju intervijas, fokusa grupas. A/B testa rezultāti: lietotāja preferences dažādām AI vadītajām funkcijām vai izejas. 
 
 Implicitās atgriezeniskās saites: 
 
 
 
 
 
 
 
 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: Tie atklāj patieso produktu vērtību, atklāj reālās pasaules veiktspējas nepilnības, identificē jaunās lietotāju vajadzības, validē vai anulē produktu pieņēmumus un izceļ uzlabojumu jomas, kuras modeļu rādītāji vienkārši nevar. Atšķirība: kāpēc vien modelēšanas rādītāji nav pietiekami produkta panākumiem Atšķirība starp zvaigžņu modeļu rādītājiem un neapmierinošu AI produktu panākumiem ir kopīgs izaicinājums AI produktu vadītājiem un ML inženieriem. 
 
 
 
 
 
 
  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 Izstrādāt visaptverošu AI atgriezenisko saiti Efektīvas atgriezeniskās saites veidošana AI produktiem prasa pārdomātu, integrētu pieeju, kas apvieno ML inženierijas stingrību ar AI produktu pārvaldības empātiju. A. Defining Success Metrics (Product + ML Alignment) Pirmais solis ir izveidot kopīgu definīciju par "veiksmi", kas savieno tehnisko un biznesa pasauli. 
 
 
 Piemērs 1: Ja lietotāju atsauksmes norāda uz zemu iesaistīšanos meklēšanas rezultātos (signāls), tas var liecināt par nepieciešamību uzlabot meklēšanas rezultātu atbilstību vai daudzveidību (modela mērķis). 2. piemērs: Lielais lietotāju apmierinātība ar personalizētu satura plūsmu (signālu) varētu būt saistīta ar klikšķu skaita un sesijas ilguma palielināšanos, kas norāda uz labi veiktu ieteikumu motoru (modelmetriku). Tā vietā, lai domātu tikai par "modelēšanas precizitāti", apsveriet "veiksmīgu ieteikumu klikšķu līmeni" vai "AI atbalstītu uzdevumu pabeigšanas līmeni". B. Data Collection Strategies for User Signals Efektīvas atgriezeniskās saites atkarīgas no stabilas datu vākšanas. 
 
 
 
 
 
 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. Datu plūsmu integrēšana Lai saprastu lielo datu apjomu, tam jābūt centralizētam un pieejamam. 
 
 
 
 
 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. Analīze un interpretācija Dati ir bezjēdzīgi bez inteliģentas analīzes. 
 
 
 Pārnesumkārbas un vizualizācijas: izveidojiet integrētas pārnesumkārbas, kas rāda modeļa veselības rādītājus kopā ar galvenajām lietotāju iesaistīšanās un apmierinātības rādītājām. Anomāliju noteikšana: ieviest automatizētas sistēmas, lai atzīmētu pēkšņus samazinājumus vai pieaugumus gan modeļa veiktspējā, gan kritiskajos lietotāju signālos, norādot uz potenciālu problēmu vai iespēju. Regulāri pārskatiet skaidru atgriezenisko saiti, veiciet lietotāju intervijas un analizējiet atbalsta biļetes, lai saprastu pamatcēloņus aiz kvantitatīvām tendencēm. Acting on Feedback: The Iterative Improvement Cycle Rīkojoties pēc atgriezeniskās saites: iteratīva uzlabošanas cikls 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 Ja rodas neatbilstība starp modeļa rādītājiem un lietotāja signāliem, pamatcēloņu analīze ir izšķiroša. 
 
 
 
 
 Datu problēma (piemēram, apmācību kalpošanas svārstības, datu plūsma)? Modela defekts (piemēram, aizspriedumi, nepietiekams aprīkojums, nepareiza objektīvā funkcija)? Produkta projektēšanas problēma (piemēram, slikts lietotāja interfeiss, maldinoši paziņojumi)? Jēdziena drift (pats pamatproblēma ir mainījusies)? Prioritizējiet problēmas, pamatojoties uz to lietotāja ietekmi, biznesa vērtību un risinājuma iespējamību. B. Lietotāju signālu tulkošana modeļu uzlabošanā Tā ir vieta, kur AI produktu pārvaldība saskaras ar ML inženieriju, lai aizvērtu slāni. 
 
 
 
 
 
 
 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. Produkta iterācija un A/B testēšana Kad uzlabojumi ir veikti, tie ir jāvalidē. 
 
 
 
 
 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. Nepārtrauktas mācīšanās kultūra Patiesi efektīva atgriezeniskās saites sloksne nav tikai tehniska sistēma; tā ir kultūras apņemšanās. 
 
 Starpfunkcionāla sadarbība: Veicina spēcīgas saites starp produktu vadītājiem, ML inženieriem, datu zinātniekiem un UX pētniekiem. Regulāras sinhronizācijas, kopīgi mērķi un savstarpēja sapratne ir būtiskas. Regulāri pārskati: veiciet bieži "AI produktu pārskatus", kur tiek apspriesti abi rādītāju kopumi, tiek dalīti ieskati un tiek piešķirti rīcības punkti. Best Practices and Common Pitfalls Efektīvas AI produktu atgriezeniskās saites ieviešana ir nepārtraukts ceļojums. 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 Secinājums AI produktu panākumu meklēšana nav tikai par tehniski vismodernāko modeļu veidošanu.Tas ir par AI produktu radīšanu, kas patiesi atrisina lietotāju problēmas, pielāgojas mainīgajām vajadzībām un nodrošina nepārtrauktu vērtību.Šī kritiskā transformācija notiek, kad AI produktu vadītāji un ML inženieri sadarbojas, lai izveidotu un izmantotu spēcīgu AI atgriezeniskās saites loku. Stratēģiski integrējot granulētos modeļu rādītājus ar nenovērtējamiem reāliem lietotāju signāliem, organizācijas var iegūt visaptverošu izpratni par savu AI produktu veiktspēju, ātri identificēt uzlabojumus un vadīt elastīgas, lietotājam orientētas iterācijas. dinamiskajā AI pasaulē nepārtraukta mācīšanās, izmantojot visaptverošu atgriezenisko saiti, nav tikai labākā prakse; tā ir pamata dzinējspēks izturīgu, efektīvu un patiesi veiksmīgu AI sistēmu izveidei.

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

Visit our Website

Read My Stories

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Atsauksmju sliekšņa slēgšana: veidojot AI, kas mācās no saviem lietotājiem

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps