Teach and Test

Продукт
Разработчики: Accenture
Дата последнего релиза: февраль 2018 г

2018: Сервисы для тестирования систем искусственного интеллекта

20 февраля 2018 года компания Accenture объявила о запуске новых сервисов для тестирования систем искусственного интеллекта (ИИ), основанных на собственной методологии Teach and Test, которая предназначена для создания, контроля и измерения надежных систем ИИ в своей собственной инфраструктуре или в облаке.

Методика Teach and Test от Accenture обеспечивает принятие системами ИИ правильных решений в два этапа. На этапе обучения осуществляется выбор данных, моделей и алгоритмов, которые используются в компьютерном обучении.

Accenture запускает новые сервисы для тестирования систем искусственного интеллекта

Как сообщает издание India Times, в ходе обучения исследуются и статистически оцениваются различные модели, чтобы выбрать наиболее эффективную модель для развертывания в производстве.

На этапе тестирования результаты системы ИИ сравниваются с ключевыми показателями эффективности и устанавливается, может ли система объяснить, как был достигнут тот или иной результат. В процессе принятия решения используются инновационные технологии и облачные инструменты для постоянного наблюдения за системой для обеспечения стабильной работы.Российский рынок CRM-систем: оценки, тренды, крупнейшие поставщики и перспективы. Обзор TAdviser 148.9 т Например, запатентованный метод нормализации использует уникальный алгоритм для более быстрого тестирования распознавания объектов.

Компания Accenture также использовала методологию Teach and Test для обучения интерактивного виртуального агента для веб-сайта финансовой компании, чтобы он мог вести беседу с потенциальными клиентами и знать, когда нужно передать содержание разговора человеку. Агент был обучен на 80% быстрее, чем это было возможно ранее, и достиг 85-процентной точности с точки зрения предоставления рекомендаций клиентам.

Кроме того, методология для оценки эффективности обслуживания бренда путем анализа социальных сетей, новостей и других источников в режиме реального времени. Время обучения для моделей сократилось наполовину, что позволило ускорить анализ и улучшить результаты.[1]

Примечания