Anbefalingssystem
Et system som velger eller rangerer relevante kandidater blant tilgjengelige tilbud, for eksempel ut fra egenskaper eller tidligere interaksjoner.
Hvordan oppstår anbefalinger?
Et anbefalingssystem velger kandidater blant tilgjengelig innhold eller produkter og kan rangere dem etter forventet relevans. Grunnlaget kan være produktegenskaper, kjente interesser eller tidligere interaksjoner. Anbefalinger kan være personlige eller knyttet til en vare som vises der og da. Målet og de tillatte kandidatene må fastsettes: Likhet eller hyppig felles bruk gjør ikke i seg selv et forslag egnet for det konkrete behovet.
I en fiktiv verktøybutikk skal det foreslås egnet tilbehør til boremaskinen D-28. Produkter som ofte kjøpes sammen, kan også omfatte tilbehør med et inkompatibelt feste. Utvalget må derfor begrenses til den nødvendige kompatibiliteten ut fra kontrollerte produktegenskaper. Teamet planlegger kontroller med egnet og uegnet tilbehør samt ufullstendige egenskapsdata. Uten pålitelig dokumentasjon på kompatibilitet skal presentasjonen ikke love at tilbehøret faktisk passer. Vurderingen omfatter de faktisk egnede forslagene og de identifiserte feilforslagene; klikk alene viser ikke egnetheten.
Kilder
Beslektede begreper
- MaskinlæringModeller lærer mønstre fra data og bruker dem på nye inndata.
- Stor språkmodellEn stor språkmodell behandler språk med innlærte mønstre. Flytende tekst beviser verken faktariktighet eller tilgang til aktuelle virksomhetsdata.
- Token i språkmodellerTokener er språkmodellers behandlingsenheter. De tilsvarer ikke alltid hele ord og skiller seg fra designtokener.
- KI-inferensÅ bruke en allerede trent modell på inndata for å få et resultat.
- LLM-evalueringLLM-evaluering tester modellutdata mot definerte oppgaver og kriterier. Ett godt enkelttilfelle dokumenterer ikke generell kvalitet.
- ModellkortEt modellkort dokumenterer formål, grunnlag, evalueringsbetingelser og kjente begrensninger for en bestemt versjon av en KI-modell.
Artikler om temaet
KI og automatisering med ASES
KI-assistenter og automatiserte prosesser