مصنوعی ذہانت کی تیزی سے ترقی کرنے والے میدان میں، ایک متوقع AI ماڈل سے ایک کامیاب AI مصنوعات تک کا سفر کم از کم لائن ہے. یہ ایک متحرک عمل ہے، مسلسل حقیقی دنیا کے تبادلے کی طرف سے بہتر بناتا ہے. جبکہ ماڈل میٹرکز جیسے درستگی، درستگی، اور F1 پوائنٹس ترقی کے دوران اہم ہیں، وہ اکثر صرف نصف کہانی بتاتے ہیں. کسی بھی AI مصنوعات کے لئے حقیقی litmus ٹیسٹ اس کے صارف سیگنالوں میں ہے - کس طرح حقیقی لوگ اس کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں، وہ کیا قیمت حاصل کرتے ہیں، اور وہ کیا ناکامیوں سے نمٹتے ہیں. AI پروڈکٹ مینیجرز اور ML انجینئرز کے لئے، ایک عام اختلاط ظاہر ہوتا ہے: ایک ماڈل انٹرفیس بینکنگ پر اچھی طرح سے کام کر سکتا ہے، لیکن مصنوعات کی قبولیت، برقرار رکھنے یا صارف کی رضامندی کے ساتھ جدوجہد کرتا ہے. یہ اختلاط AI کے لئے ایک مشترکہ، جامع ریفرنڈنگ لنک کی اہم ضرورت کو ظاہر کرتا ہے جو تکنیکی ماڈل کی کارکردگی کو عملی صارف کے تجربے کے ساتھ آسانی سے منسلک کرتا ہے. اس بلاگ پوسٹ میں یہ وضاحت کی جائے گی کہ کیوں یہ مشترکہ نقطہ نظر AI کی مصنوعات کی کامیابی کے لئے اہم ہے، اس طرح کے نظام کو ڈیزائن کرنے کے لئے کس طرح، اور مسلسل بہتر بنانے کے لئے اس کا استعمال کرنے کے لئے. The Dual Nature of AI Product Performance: Model Metrics vs. User Signals AI مصنوعات کی کارکردگی کی دوہری فطرت: ماڈل میٹرکز vs. صارف سیگنالز حقیقی طور پر مؤثر AI سسٹموں کو تعمیر کرنے کے لئے، ہمیں تکنیکی میٹرک اور انسانی مرکزی پیغامات کے مختلف لیکن مکمل کرداروں کو سمجھنے کی ضرورت ہے. Understanding Model Metrics (The "Internal View") ماڈل میٹرک مشین سیکھنے کی ترقی کی بنیادی بنیاد ہیں. وہ ایک مخصوص ڈیٹا سیٹ اور مقاصد کے مقابلے میں AI ماڈل کی کارکردگی کو شمار کرتے ہیں. 
 
 
 
 درجہ بندی: درستگی، درستگی، Recall، F1 سکور، AUC-ROC. ریگرامنگ: Mean Square Error (MSE)، Root Mean Square Error (RMSE)، R-squared. دیگر: لاطنی، ٹرانسپورٹ، ماڈل سائز. یہ میٹرک ضروری ہیں: 
 
 
 
 ابتدائی ترقی & بینچ مارکیٹنگ: مختلف الگورتھموں کی موازنہ، ہیرپرامیٹر ٹوننگ، اور ماڈل کو یقینی بناتا ہے کہ منصوبہ بندی شدہ ماڈل سیکھتا ہے. بین الاقوامی معیار کی جانچ پڑتال: ایک کنٹرول شدہ ماحول میں ماڈل کی صحت کی نگرانی. تکنیکی بہتر بنانے: الگورتھم میں بہتر بنانے کے لئے بوتلوں یا علاقوں کی شناخت. تاہم، صرف ان میٹرک پر انحصار کرتے ہوئے ایک سلیوڈ نظر پیدا کرسکتا ہے. 95٪ درستگی کے ساتھ ایک ماڈل اب بھی قیمت فراہم نہیں کرسکتا ہے اگر اس کے 5٪ غلطی کی شرح اہم صارف مسافروں میں ہوتی ہے یا صارفین کے ایک اہم حصے کو غیر متنازعہ طور پر متاثر کرتی ہے. حقیقی صارف سیگنالوں کو پکڑنا (The "External View") صارف سیگنال ایک AI مصنوعات کی حوصلہ افزائی ہیں. وہ صارفین کی مصنوعات کے ساتھ کس طرح بات چیت، ان کی رضامندی کی سطح، اور ان کی حقیقی قدر کی ایک براہ راست اور غیر مرضی کے اشارے کی نمائندگی کرتے ہیں. Types of User Signals: 
 
 واضح رائے کا اظہار کریں: 
 
 
 
 Surveys & Ratings: In-app "Was this helpful?" prompts، NPS (Net Promoter Score)، CSAT (Customer Satisfaction Score) سروے. Direct Feedback Channels: Feature requests، bug reports، support tickets، user interviews، focus groups. A / B ٹیسٹ کے نتائج: مختلف AI-Driven خصوصیات یا outputs کے لئے صارف کی ترجیحات. 
 
 فائدہ مند 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: وہ حقیقی مصنوعات کی قیمت کو ظاہر کرتے ہیں، حقیقی دنیا کی کارکردگی کے چیلنجوں کو ظاہر کرتے ہیں، نئے صارفین کی ضروریات کی شناخت کرتے ہیں، مصنوعات کی فرضیتوں کی تصدیق یا منسوخ کرتے ہیں، اور بہتر بنانے کے لئے علاقوں کو ظاہر کرتے ہیں جو ماڈل میٹرک صرف نہیں کرسکتے ہیں. The Gap: کیوں ماڈل میٹرک صرف مصنوعات کی کامیابی کے لئے کافی نہیں ہیں ستارے ماڈل میٹرک اور ناپسندیدہ AI مصنوعات کی کامیابی کے درمیان جدوجہد AI مصنوعات مینجمنٹ اور ML انجینئرز کے لئے ایک عام چیلنج ہے. 
 
 
 
 
 
 
  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 ایک مکمل AI Feedback Loop ڈیزائن AI مصنوعات کے لئے ایک مؤثر پیغامات چیلنج کی تعمیر کرنے کے لئے، ایک فکر مند، مشترکہ نقطہ نظر کی ضرورت ہے جو ML انجینئرنگ کی سختی کو AI مصنوعات کے انتظام کے ساتھ ملتا ہے. A. Defining Success Metrics (Product + ML Alignment) پہلا قدم کامیابی کا ایک مشترکہ تعریف قائم کرنا ہے جو تکنیکی اور کاروباری دنیاوں کو منسلک کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ صارفین کے سگنل کو مخصوص ماڈل بہتر بنانے کے مقاصد پر نقشہ کرنا ہے۔ 
 
 
 مثال 1: اگر صارف کی واپسی تلاش کے نتائج کے ساتھ کم دلچسپی کا اشارہ کرتی ہے تو، یہ تلاش کے نتائج کی اہمیت یا تنوع کو بہتر بنانے کی ضرورت کا اشارہ کر سکتا ہے (مارل مقصد). مثال 2: ایک اپنی مرضی کے مطابق مواد فائی کے ساتھ اعلی صارف کی رضامندی (شامل) کلکنگ کی شرح اور سیشن کی مدت میں اضافہ سے منسلک ہوسکتا ہے، جو ایک اچھی طرح سے کام کرنے والی سفارش کے انجن (مارل میٹرک) کا اشارہ کرتا ہے. Key Performance Indicators (KPIs) دونوں میں شامل ہونا چاہئے۔ صرف "مڈل درستگی" کے بجائے "صالحہ سفارش کلک-through rate" یا "AI-assisted task completion rate" پر غور کریں۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ دونوں ٹیمیں ایک ہی سمت میں چل رہے ہیں۔ صارف سیگنالوں کے لئے ڈیٹا جمع کرنے کی حکمت عملی مؤثر پیغامات کی چابیاں مضبوط ڈیٹا جمع کرنے پر منحصر ہیں. 
 
 
 
 
 
 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. ڈیٹا ٹرانسمیشنز کو شامل کرنا بہت سے اعداد و شمار کو سمجھنے کے لئے، یہ مرکزی اور دستیاب ہونا ضروری ہے. 
 
 
 
 
 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. تجزیہ اور تفسیر خام ڈیٹا ذہنی تجزیہ کے بغیر فائدہ مند نہیں ہے. 
 
 
 Dashboards & Visualizations: ایکسچینج ڈسپلے بنائیں جو ماڈل کی صحت مندرجہ ذیل اہم صارف سرگرمی اور رضامندی مندرجہ ذیل مندرجہ ذیل مندرجہ ذیل مندرجہ ذیل دکھائیں. Anomaly Detection: خود کار طریقے سے سسٹمز کو نشان زد کرنے کے لئے ماڈل کی کارکردگی یا اہم صارف سیگنالوں میں ناخوشگوار کمی یا پیکیج، ایک ممکنہ مسئلہ یا موقع کا اشارہ. معیار کا تجزیہ: "کیوں" کو نظر انداز نہ کریں ۔ منظم طور پر واضح پیغامات کا جائزہ لیں ، صارفین کے انٹرویو کو انجام دیں ، اور معیار کے رجحانات کے پیچھے بنیادی وجوہات کو سمجھنے کے لئے سپورٹ ٹکٹ کا تجزیہ کریں ۔ Acting on Feedback: The Iterative Improvement Cycle Feedback پر عمل کریں: 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 جب ماڈل میٹرک اور صارف سیگنالوں کے درمیان اختلاف پیدا ہوتا ہے تو، ایک root cause analysis اہم ہے. 
 
 
 
 
 ایک ڈیٹا مسئلہ (مثال کے طور پر، ٹریننگ سروس سوئچ، ڈیٹا ڈرائیو)? ایک ماڈل نقص (مثال کے طور پر، پیشہ ورانہ، ناپسندیدہ، غلط مقاصد کی تقریب)? ایک پروڈکٹ ڈیزائن مسئلہ (مثال کے طور پر، برا UI، غلط اشارے)? فہرست ڈرائیو (پھر بنیادی مسئلہ خود بدل گیا ہے)? مسائل کو ان کے صارف اثر، کاروباری قدر، اور حل کے قابل حل کی بنیاد پر ترجیح دیں. B. صارف سیگنالوں کو ماڈل بہتر بنانے میں ترجمہ کریں یہ وہاں ہے جہاں AI مصنوعات کے انتظام ML انجینئرنگ کو بند کرنے کے لئے ملتا ہے. 
 
 
 
 
 
 
 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. مصنوعات Iteration & A / B ٹیسٹنگ ایک بار جب بہتریاں کی جاتی ہیں، تو انہیں مؤثر کیا جانا چاہئے. 
 
 
 
 
 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. مسلسل سیکھنے کی ثقافت ایک حقیقی مؤثر پیغامات لنک صرف ایک تکنیکی نظام نہیں ہے؛ یہ ایک ثقافتی ذمہ داری ہے. 
 
 کارکردگی کے درمیان تعاون: پروڈکٹ مینجمنٹ، ML انجینئرز، ڈیٹا سائنسدانوں، اور UX محققین کے درمیان مضبوط تعلقات کو فروغ دینا. باقاعدگی سے جائزے: زیادہ سے زیادہ "AI مصنوعات کا جائزہ لیں" جہاں دونوں میٹرک کے سیٹ پر بحث کی جاتی ہے، نقطہ نظر کا اشتراک کیا جاتا ہے، اور کارروائی کے اشیاء کا تعین کیا جاتا ہے. سب سے اچھے طریقے اور عام گھوڑے ایک مؤثر AI مصنوعات کی واپسی چیلنج کو لاگو کرنا ایک جاری سفر ہے. 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 نتیجہ AI کی مصنوعات کی کامیابی کی تلاش صرف تکنیکی طور پر سب سے زیادہ اعلی درجے کی ماڈلوں کی تعمیر کے بارے میں نہیں ہے. یہ مصنوعات کی تخلیق کرنے کے بارے میں ہے جو صارفین کے مسائل کو حقیقی طور پر حل کرتے ہیں، تبدیلی کی ضروریات کے ساتھ متفق ہیں، اور مسلسل قدر فراہم کرتے ہیں. سیلولر ماڈل میٹرک کو غیر قابل قدر حقیقی صارف سیگنالوں کے ساتھ حکمت عملی طور پر منسلک کرکے، تنظیموں کو ان کے AI مصنوعات کی کارکردگی کا جامع سمجھ حاصل کرسکتا ہے، تیزی سے بہتر بنانے کے لئے علاقوں کی شناخت کرسکتا ہے، اور گہری، صارف پر مبنی تکراروں کو ڈرائیونگ کرسکتا ہے. AI کے متحرک دنیا میں، جامع واپسی کے ذریعے مسلسل سیکھنا صرف بہترین طریقہ کار نہیں ہے؛ یہ مضبوط، مؤثر اور واقعی کامیاب AI نظام کی تعمیر کے لئے بنیادی انجن ہے.

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

Visit our Website

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

Feedback loop بند کرنا: AI کی تعمیر جو اپنے صارفین سے سیکھتا ہے

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps