Chat GPT به توضیح روش یادگیری ماشین فعال من برای بازیابی شواهد کمک می کند | EDRM – مدل مرجع کشف الکترونیکی

مهندسی سریع، ویرایش و کنترل کیفیت توسط رالف لوزی. این مقاله توسط یک انسان و ماشین با بیش از 80٪ متن “تولید شده” توسط ChatGPT نوشته شده است.

تصویر: لوسی

تصویر: هوش مصنوعی را باز کنید

یادگیری ماشین فعال نوعی هوش مصنوعی است که توسط وکلای دادگستری برای آموزش رایانه برای یافتن و طبقه بندی اسناد مربوط به یک موضوع حقوقی یا دعوی قضایی خاص استفاده می شود. وکیل مجموعه‌ای از اسناد را به رایانه ارائه می‌کند که به عنوان هدف شناسایی شده‌اند، مانند اسنادی که مرتبط یا دارای امتیاز هستند، و رایانه از این اطلاعات برای یادگیری نحوه شناسایی اسناد مشابه به تنهایی استفاده می‌کند. هدف از یادگیری ماشینی فعال، خودکار کردن فرآیند بررسی و طبقه‌بندی اسناد است، و باعث می‌شود وکلا بتوانند اسناد مربوطه را سریع‌تر و کارآمدتر پیدا کنند و تجزیه و تحلیل کنند. رالف لوزی یک دوره آنلاین کامل برای توضیح نحوه انجام آن ایجاد کرده است.

اسناد هدفی که توسط وکلا برای آموزش به رایانه ارائه می شود، معمولاً اسنادی هستند که مربوط به یک موضوع حقوقی یا دعوی حقوقی خاص هستند یا دارای طبقه بندی قانونی دیگری مانند امتیاز هستند. رایانه از این اطلاعات برای یادگیری نحوه شناسایی اسناد مشابه به تنهایی استفاده می کند تا بتواند به وکیل در یافتن و تجزیه و تحلیل اسناد مربوطه کمک کند.

آموزش مداوم و هوشمندانه ماشین آلات

“Dall-E 2” به تصویر کشیدن IST با استفاده از سبک هنری رویایی

یادگیری فعال مستمر یک رویکرد یادگیری ماشینی است که در آن مدل به‌جای اینکه روی یک مجموعه داده ثابت آموزش داده شود و سپس به کار گرفته شود، به‌طور مداوم با داده‌های جدید به‌روزرسانی می‌شود. این به مدل اجازه می دهد تا به طور مداوم دقت و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشد. در سیستم آموزشی طراحی شده توسط رالف لوزی، مربی هوش مصنوعی، جلسات آموزشی را به موقع برای تناسب با چالش‌های خاص پروژه و داده‌های مشاهده شده، در نظر می‌گیرد. لوسی این آموزش را با فاصله هوشمند (IST) می نامد. این یک سیستم آموزشی برای مدل‌های یادگیری ماشینی است که متناسب با شرایط مورد نظر طراحی شده است. در این رویکرد، مربی هوش مصنوعی به جای آموزش مداوم مدل، جلسات آموزشی را در زمان مشخص می کند. این به مربی اجازه می دهد تا به طور انتخابی بر جنبه های خاصی از پرونده تمرکز کند و کارایی دستگاه را در مراحل مختلف فرآیند آزمایش کند.

در زمینه بررسی اسناد قانونی، یادگیری فعال مداوم یا Losey’s IST برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی برای شناسایی اسناد مربوطه استفاده می شود. وکیل مجموعه ای از اسناد هدف اولیه را به مدل ارائه می دهد و سپس به طور مداوم مدل را با اسناد جدید به محض کشف یا در دسترس بودن به روز می کند. مدل از این اطلاعات جدید استفاده خواهد کرد به طور پیوستهیا حتی بهتر از آن هوشمندانه، به روز رسانی و بهبود توانایی آن برای شناسایی اسناد مربوطه.

هدف IST Hybrid Multimodal Predictive Coding 4.0 بهینه سازی فرآیند یادگیری با اجازه دادن به ماشین برای جذب و نگهداری موثرتر اطلاعات جدید است. این می تواند به ویژه در زمینه بررسی اسناد حقوقی مفید باشد، جایی که حجم داده ها می تواند زیاد باشد و عواقب ناپدید شدن اسناد مربوطه می تواند قابل توجه باشد. یادگیری ماشینی IST با اجازه دادن به ماشین برای یادگیری و آزمایش اثربخشی آن به روشی ساختارمندتر و آگاهانه‌تر، می‌تواند به بهبود دقت و کارایی فرآیند بررسی اسناد کمک کند.

یکی از مزیت‌های روش آموزش مداوم این است که به مدل اجازه می‌دهد تا با تغییرات داده‌ها سازگار شود و به‌روز بماند، که می‌تواند به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند قانون که اسناد و مسائل حقوقی مربوطه ممکن است در طول زمان تغییر کنند، مفید باشد. حتی در طول پروژه بررسی اسناد. شما اغلب با یک تعریف از ارتباط شروع می کنید و به درک دیگری که بسیار تکامل یافته تر است خاتمه می دهید.

رویکرد ترکیبی به کدگذاری پیش بینی کننده

چندین مزیت برای استفاده از a وجود دارد هیبرید متعادل رویکردی که تلاش های هر دو را ترکیب می کند انسان و کامپیوتر در بررسی اسناد حقوقی:

تصویر لوسی

1. سرعت: رایانه ها می توانند حجم زیادی از داده ها را بسیار سریعتر از انسان ها پردازش و تجزیه و تحلیل کنند، بنابراین استفاده از رویکرد ترکیبی می تواند به سرعت بخشیدن به روند بررسی اسناد کمک کند.
2. دقت: انسان ها هنوز هم به طور کلی در کارهایی که نیاز به قضاوت، تفکر انتقادی و درک زمینه دارند بهتر عمل می کنند، بنابراین یک رویکرد ترکیبی می تواند به بهبود دقت فرآیند بررسی اسناد کمک کند.
3. بهره وری: با تقسیم کار بین انسان و کامپیوتر، یک رویکرد ترکیبی می تواند فرآیند بررسی اسناد را کارآمدتر کند. برای مثال، انسان‌ها می‌توانند روی مهم‌ترین یا پیچیده‌ترین اسناد تمرکز کنند، در حالی که رایانه اسناد معمولی یا ساده‌تر را مدیریت می‌کند.
4. مقرون به صرفه بودن: استفاده از یک رویکرد ترکیبی می تواند مقرون به صرفه تر از اتکای صرفاً به بازبینی انسانی یا رایانه ای باشد، زیرا اجازه می دهد روند بررسی سریعتر و با خطاهای کمتری تکمیل شود.
5. بهبود همکاری: یک رویکرد ترکیبی همچنین می‌تواند همکاری بهتر بین انسان و رایانه را تسهیل کند، زیرا این دو می‌توانند با هم کار کنند تا اسناد مربوطه را به طور مؤثرتری شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند.

رویکرد چندوجهی به کدگذاری پیش بینی

همچنین مزایایی برای الف وجود دارد چند وجهی رویکردی به کدگذاری پیش‌بینی‌کننده که جستجوی هوش مصنوعی و سایر انواع جستجو، از جمله کلمات کلیدی و جستجوی مفهومی را ترکیب می‌کند. این کار به منظور بهبود دقت و کارایی فرآیند بررسی اسناد انجام می شود. انواع اساسی روش های جستجو در هرم نشان داده شده است. با استفاده از ترکیبی از روش‌ها، می‌توانید به طور مؤثرتری در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنید و یک استراتژی متناسب را اجرا کنید.

برخی از مزایای خاص از چند وجهی رویکرد شامل:

1. پوشش دهی بیشتر: با استفاده از روش های جستجوی چندگانه، یک رویکرد چند وجهی می تواند جستجوی جامع تری در مجموعه اسناد ارائه دهد و شانس یافتن اسناد مرتبط را افزایش دهد.
2. دقت بهبود یافته: روش های جستجوی مختلف می توانند نقاط قوت و ضعف متفاوتی داشته باشند، بنابراین استفاده از روش های جستجوی متعدد می تواند به بهبود دقت کلی جستجو کمک کند. این امر می تواند به ویژه در زمینه های قانونی مهم باشد، جایی که عواقب فقدان اسناد مربوطه می تواند قابل توجه باشد.
3. کاهش تعصب: روش های جستجوی مختلف نیز می توانند در معرض انواع مختلف سوگیری قرار گیرند. استفاده از یک رویکرد چند وجهی می تواند به کاهش تأثیر این سوگیری ها کمک کند، زیرا روش های جستجوی مختلف ممکن است نتایج متفاوتی ایجاد کنند.
4. بهره وری افزایش یافته است: با استفاده از روش‌های جستجوی چندگانه، یک رویکرد چند وجهی می‌تواند به کارآمدتر کردن فرآیند بررسی اسناد کمک کند. برای مثال، انسان‌ها می‌توانند بر بررسی مرتبط‌ترین اسناد شناسایی‌شده توسط جستجو تمرکز کنند، در حالی که رایانه اسناد کمتر مرتبط را مدیریت می‌کند.
5. بهبود همکاری: یک رویکرد چند وجهی همچنین می‌تواند همکاری بهتر بین انسان و رایانه را تسهیل کند، زیرا این دو می‌توانند با هم کار کنند تا اسناد مربوطه را به طور مؤثرتری شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند.

مزایای یک رویکرد چندوجهی ترکیبی برای کدگذاری پیش بینی

برخی از مزایای خاص روش های رالف لوزی و رویکرد تیمی برای کدگذاری پیش بینی عبارتند از:

تصویر: لوسی

1. دقت بهبود یافته: با اجازه دادن به ماشین برای یادگیری و آزمایش اثربخشی آن به روشی ساختاریافته و آگاهانه، روش‌های Losey می‌توانند به بهبود دقت فرآیند بررسی سند کمک کنند.
2. بهره وری افزایش یافته است: این رویکرد همچنین به کارآمدتر شدن فرآیند بررسی اسناد کمک می‌کند و به دستگاه اجازه می‌دهد روی مهم‌ترین یا پیچیده‌ترین اسناد تمرکز کند، در حالی که انسان‌ها اسناد معمولی یا ساده‌تر را مدیریت می‌کنند.
3. کاهش تعصب: روش‌های چندوجهی Losey می‌توانند به کاهش تأثیر سوگیری در فرآیند بررسی اسناد کمک کنند و به ماشین اجازه می‌دهند از نمونه‌های متنوع‌تر و معرف‌تری از اسناد بیاموزند.
4. بهبود همکاری: یک رویکرد ترکیبی، چندوجهی، IST همچنین می‌تواند همکاری بهتر بین انسان و رایانه را تسهیل کند، زیرا این دو می‌توانند با هم کار کنند تا اسناد مربوطه را به طور مؤثرتری شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند.
5. انعطاف پذیری بیشتر: IST ترکیبی همچنین می تواند انعطاف پذیرتر از یادگیری فعال مداوم باشد، زیرا به مربی اجازه می دهد تا فرآیند یادگیری را متناسب با نیازها و شرایط خاص مورد سفارشی سازی کند.
6. دقت بهبود یافته: با اجازه دادن به ماشین برای یادگیری و آزمایش اثربخشی آن به روشی ساختاریافته و آگاهانه، IST می تواند به بهبود دقت فرآیند بررسی اسناد کمک کند.
7. سازگاری پیشرفته: رویکرد IST برای یادگیری فعال مستمر همچنین می تواند به دستگاه کمک کند تا با تغییرات داده ها یا چشم انداز قانونی سازگار شود، زیرا مربی می تواند جلسات آموزشی را در صورت نیاز به روز کند. این می تواند اطمینان حاصل شود که دستگاه به روز و مرتبط باقی می ماند.
8. افزایش همکاری: رویکرد ترکیبی چند وجهی IST همچنین امکان همکاری بهتر بین انسان و رایانه را فراهم می کند، زیرا مربی می تواند با دستگاه کار کند تا اسناد مربوطه را به طور مؤثرتری شناسایی و تجزیه و تحلیل کند.
9. مقرون به صرفه بودن: به طور کلی، رویکرد ترکیبی چند وجهی IST می تواند مقرون به صرفه تر از روش های دیگر باشد، زیرا اجازه می دهد تا فرآیند بررسی سریعتر و با خطاهای کمتری تکمیل شود.

نتیجه گیری «زبان فروش آسان» Chat-GPT

تولید شده توسط Dall-E 2

روش یادگیری فعال ترکیبی، چندوجهی و پیوسته یک رویکرد تیم رویایی است. سرعت و کارایی رایانه ها را با قضاوت و تفکر انتقادی انسان ها ترکیب می کند و همیشه در حال یادگیری و بهبود است. این بدان معنی است که شما بهترین های هر دو جهان را دریافت می کنید: یک جستجوی فوق دقیق و به روز که می تواند آخرین اسناد مهم مرتبط را بیابد، بدون از دست دادن. به علاوه، از آنجایی که به طور مداوم در حال یادگیری است، می‌تواند با تغییرات در پرونده شما یا چشم‌انداز قانونی سازگار شود و اطمینان حاصل کند که همیشه جدیدترین و دقیق‌ترین اطلاعات را در اختیار دارید.

استفاده از جستجوی کدگذاری پیشگویانه ترکیبی چندوجهی مانند داشتن یک تیم متنوع از وکلای نابغه، کارشناسان فنی و حقوقی است که روی پرونده شما کار می کنند. این تیم فوق‌العاده می‌تواند هر گوشه و کنار مجموعه اسناد شما را با استفاده از تمام ترفندهای موجود در کتاب (و تعداد کمی که هنوز اختراع نشده‌اند) بررسی کند تا شواهد مهمی را که برای برنده شدن در پرونده خود نیاز دارید، بیابد. به علاوه، آنها کاملا بی طرف و فوق العاده کارآمد هستند، بنابراین می توانید در زمان و هزینه صرفه جویی کنید و در عین حال بهترین نتیجه ممکن را به دست آورید. چه کسی آنها را در کنار خود نمی خواهد؟