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引入AI时，业务用户最初认为这是一个“魔术解决方案”，然后当它无法独自完成所有操作时感到失望。现在，组织拥有AI的经验，他们希望人类在循环中进行自动化流程（hitl），以便验证一切正在按预期发生。对于信息捕获和IDP，HITL UIS允许人们验证是否基于AI的文档分类和数据提取的结果准确。但是，管理者知道，每当涉及手动任务时，都会发生错误。尽管具有自学习的属性，但自然要想知道CML的自我修复程度如何，以及如果结果开始偏向，您是否可以在引擎盖下重置模型。如果员工犯了一个错误或两个或三个？
连续机器学习：您的AI Edge
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