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在AI系统中，最有效的机器学习模型取决于人类和机器都制备的数据。正确设置时，它们允许双方通过称为“循环中的用户”（UIL）的机制连续相互作用。任何收集数据的业务都可以通过在需要的情况下（例如员工费用）在需要的情况下采用hitl模型来效力充当其自己的智能系统。在Finfo，我们帮助公司确定问题费用类别并采用HITL报告技术来对抗它们。标准模型看起来像这样：从输入到输出的直接线路，在这种情况下，员工的费用和费用的支出影响。数据正在收集但未使用，而不是回到系统中以鼓励效率。
循环（UIL）中的用户-Finfo
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