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由於機器學習的內在特性，設計者必須面對以友好的和可理解的方式呈現不同型別的資料問題。然而，我們致力的解決方案卻很少僅供一種特定型別的人群來使用。
當給這種型別的介面構建圖形結構時，主要的挑戰是實現一種平衡，這是它們所能提供給機器學習演算法視覺層的和已知問題的實際解決方案的準備之間的平衡。
無論我們是從頭開始準備乙個新介面還是根據現有應用程式建立另乙個版本，實現滿意結果的關鍵是理解演算法是如何工作的，並準備乙個適合於使用它的人群的個性化解決方案。為了實現這個目標，首先就是將要了解這些使用者，了解他們都是誰，他們的資料是什麼樣的，以及他們適當的演示如何可以幫助他們提高工作效率。在集體緊縮（collective crunch）的情況下，另外乙個因素是裝置的位置和型別，通過位置和型別應用的介面將被顯示。
在實踐中，應用介面的個性化是設計者們的主要任務，但是當定義專案的範圍的時候，整個團隊、客戶和目標使用者都應該參與其規劃。
現代的設計方法提供了許多不同的工具，如營銷角色、使用者使用場景對應、甚至商業模型畫布，它們可以促進和改善分析階段。不管決定用哪些工具，我們的目標都應該是了解使用者是如何工作的，然後了解他們的習慣，定義任何出現的問題，並通過頭腦風暴來確定潛在的解決方案。
然而，如果我們作為設計者不把時間和精力投入到理解機器學習演算法工作的方式中，上面所提到的工具都不會帶來實際的結果。
意識到這種技術的侷限性可以為我們節省在專案準備、實施和測試中的關鍵時刻的不必要的迭代和修改所使用的時間。因此，非常重要的是與整個團隊的緊密協作，並使他們參與驗證在設計過程中的每乙個階段所發生的一切。談到整個團隊，我們也指的是使用者和目標使用者的測試組。
機器學習總是與敏感資料的展現相關聯，這是借助於構成應用的核心演算法來定義和計算的。這裡重複一下，值得注意的是，開發團隊可以提供不可否認的有價值的洞察力。簡單的演算法將需要一種資料表示方法，而在我們做資料分析的時候則需要其它的演算法。在第一種情況下，最常見的將是定義介面主要元素的標準元件（例如卡、滑塊元件、經典形式），而在後一種情況中，我們將經常會被迫去尋找那些更複雜的模組，例如散點圖或蛛網圖。當我們作為設計師的角色的時候，其實是通過一種方式進行選擇和設計，對使用者是可以理解的，對他們行動的意識，侷限性，以及結合著諮詢時的深思熟慮的分析，一定會提高我們的工作質量。
實現每個應用所需要的明確目標-基於機器學習專案的特徵需要一些額外的專案分析過程，這有助於我們發現每個專案都是有差異的，因此我們不得不選擇那些最有效地允許我們始終能夠使用的方法:
標準設計過程與機器學習設計的主要區別在於需要準備多次迭代 —由於設計過程更長的原因，我們的目標應該是盡可能地減少這一點，並在工作過程中與整個團隊緊密協作。歸功於在分析和準備階段投入更多的時間，並且之後在開發的介面元素的驗證和測試階段，甚至於在各個元件的級別上，我們也有乙個更低的顯著變化和修正的概率。記住上面提到的侷限性，並定期與開發人員，還有使用者進行諮詢（根據他們的需求和目標），我們應該建立乙個ui庫以建立乙個介面，準備好在各種情況下使用。這種方法允許我們在各種專案中使用準備好的模組。
• 我們正在使用的是什麼型別的資料以及它將如何顯示；
• 目標使用者需要什麼樣的分析資料以及資料的表示是如何幫助他們改進工作的；
• 在專案的每乙個階段中良好的溝通和密切協作——涉及到開發團隊和專案團隊，以及客戶和使用者。
• 機器學習演算法是如何在這個專案中工作的，它是基於什麼工作的，以及它的計算結果有多麼精確；
• 使用ui和設計系統庫來建立由測試元件構建的介面，準備在專案的各種例項中使用。
我們的經驗表明，良好的溝通和直接獲取來自目標使用者群的反饋，顯著縮短了基於機器學習的應用程式設計中的繁瑣過程。歸功於我們運算元據的特性以對開發團隊的諮詢結果，設計缺陷和不可用模組的可能性（由於缺乏對技術限制的認識或者面對使用者提供的無價值的資料）急劇下降。在我們的專案中，建立了乙個ui庫，用來在同乙個應用程式的其它例項中使用，投入時間致力於研究，建立營銷角色，並諮詢整個團隊負責實施的結果，在設計過程中的效率會得到顯著的提高，並允許我們幾乎同時交付連續的原型。
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機器學習應用中的UI個性化
摘要 在這篇文章中，我們看看關於機器學習應用中的ui個性化問題，談一談為什麼在應用程式開發的過程中交流和溝通是成功的關鍵。edgverve推出了基於ai的業務應用平台的新一代集 工智慧型平台 infosys nia 使你的企業能夠管理特定的業務領域，並使其從確定性的方法轉向認知的方法。由於機器學習的...
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