使用人工干预的最好方式

为了获得高质量的人工检查，为人工代理建立明确定义的培训是很重要的，人工代理将负责人工检查项目。培训计划和定期反馈循环将有助于长期保持人工检查项目的高质量，有助于最大程度地减少人为错误，维持每个项目决策的SLA要求。

另一种开销稍微大的策略是安排三个人工代理对同一项目进行审查，并从这三个代理的决策结果中进行多数表决来确定最终结果。

在微服务的实践也适用上述方法，这包括对以下内容的适当监视：

• 从系统中收到商品到对商品做出决定的时间
• 代理池的整体运行状况
• 发送给人工审查的项目数量
• 每小时的项目分类统计

由于各种原因模型精度和召回率可能会随时间变化。重要的是要通过跟踪精确/召回率来重新访问选定的阈值。

刚才我们回顾了涉及人工干预的机器学习推理系统如何在保持较高精确度的同时，帮助提高召回率。这种方法在对假阳性敏感的业务场景案例中特别有用。精确率-召回率阈值曲线是选择人工审查和自动模型决策的阈值的好工具。但是涉及人工代理会导致开发成本增加，并可能导致增加正在经历快速增长的系统的瓶颈区域。我们需要各方面评估和权衡。

（编辑：开发网_开封站长网）

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