Teach and Test

Продукт
Разработчики: Accenture (Аксенчер)
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
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. 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