С приобретением и ранжированием Bluemix, Как мы можем внедрять систему для непрерывного обучения?

Question

Со ссылкой на веб-страницу ниже, используя службу ранжирования & службы поддержки IBM Bluemix, мы создаем бота, который может отвечать на запросы.

Вопрос: После изучения ранга один раз, исходя из ответа пользователя на запрос, как мы можем построить механизм для непрерывного изучения и повышения точности ответа?

Допущение: Потому что не было никакого API из R & R службы непрерывно учиться из результата ответа на запрос пользователя, настройка файла Groundtruth, Я полагаю, что необходимо периодически выполнять такой процесс, как обучение Рейтер снова.

содержание Tuning гипотетических GT файла:

• Если есть новый вопрос, добавить набор вопросов и ответов
• Увеличение или уменьшение уместности счет ответов, если есть что-то, что не может быть ответил хорошо существующий вопрос (если бот ответил неправильно, чем ниже балл, если есть полезный ответ, поднять балл)

Answer 1

для того, чтобы постоянно учиться, вы хотите сделать следующее:

• захвата новых примеров, т.е. каждый пользовательский ввод и соответствующий результат
• обзор этих примеров и создать новые примеры посещаемости, корректировать актуальность оценки и т.д.
• добавить эти новые примеры в Ranker
• переобучить посещаемости с помощью ваши новые и существующие примеры

ПРИМЕЧАНИЕ. Обязательно подтвердите, что новые обновления данных ранжирования улучшают общую производительность системы. k-fold validation - отличный способ измерить это.

В целом, обучение - это непрерывный процесс, который следует повторять бесконечно или до тех пор, пока производительность системы не будет считаться достаточной.