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AI产品经理高频面试问题:如何构建和提高测试数据集准确度? #AI产品经理 #产品经理面试 #产品经理 #ai产品经理面试 #产品经理简历 面试高频问题来源 全部来自VIP陪跑学员面试录音,面试复盘 面试录音展示 面试录音展示 面试复盘也是我们高offer率的保障 我们的服务流程:简历改写(重构AI项目)和投递策略【解决面试邀约量】→面试前辅导 → 面试后复盘 把面试中,面试官真实的提问以及回答策略分享给大家,而非网传的猜测的面经。 常见问题 1 重要度 ★★★★★ 在上线之前,你是如何构建和提高测试数据集准确度? 这道题考察AI系统评测相关能力,考察AI产品经理在系统评测上的能力方面,包括: 1、对AI系统评测的认知,考察你是否理解AI系统评测。 2、对AI系统评测实施流程的掌握程度 3、考察评测数据集构建的方法 4、考察评测后,如何调整和提高准确度,你的方案是什么【获得高分的关键】 5、隐含考察:你的AI项目最终的准确度指标是多少? 相信通过以上的分析,你可以总结出一个满分答案了! 如果你还是不知道该如何回答,可以私信我获取帮助,私信我! 我们从内部的测试数据集中,抽取了大约10%(即一万多条)的全量数据,并将其按照问题类型分成十几类。这十几类数据用于模型上线前的验证测试。我们首先用70%的数据训练模型,然后用20%的数据验证,确保没有问题后,再用剩下的10%数据调试并最终测准度,直到达到90%以上才上线。即使在测试阶段达到90%,上线后也会持续监控并根据反馈调整模型。
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