摘要
本发明涉及模型训练技术领域,具体为一种基于问题督办的AI学习方法及系统,包括:获取问题的全过程数据,作为训练数据集,对AI模型进行训练,包括:获取问题的全过程数据,将除评价数据的所有全过程数据,作为输入,评价数据,作为输出,且评价数据中积极评价和消极评价作为数据标注;由输入和输出形成的训练数据集,对AI模型进行训练,使AI模型能对问题进行分析评价;其中问题的全过程数据,包括:问题由发起到解决整个过程产生的所有数据,以及后续的评价数据,其中评价数据,包括:问题发起人的评价信息、督办领导的评价信息、公开的问题的评价信息中的一种或多种。本方案能形成多方位监督,保障完成效率和完成质量,同时还能提高数据利用率。
技术关键词
数据
学习方法
学习系统
权限管理模块
模型训练技术
多方位
列表
参数
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可视化识别方法
特征学习网络
分类识别模型
钢材
训练集数据
文本特征向量
业务识别方法
跨模态数据
样本
时序
半监督学习
多层感知机
分类器
掩码矩阵
缺失数据补全方法
履带车辆
损伤测试装置
伺服液压缸
数据采集模块
振幅可调