第38章 遭遇技术难题(2/4)

苦,但这个问题必须尽快解决。我们不能让用户因为这个问题而放弃使用app。”

    技术团队负责人深吸一口气,说道:

    “目前看来,我们需要对算法进行调整和优化。但这不是一件容易的事,需要重新收集大量数据,重新训练机器学习模型。”

    苏瑶担忧地说:

    “重新训练模型需要不少时间,这段时间内误判问题可能还会存在,会不会影响用户的使用积极性?”

    陈刚皱着眉头,思索片刻后说:

    “我们可以先采取一些临时措施,比如在app中增加一个误判反馈机制,让用户能够及时告诉我们误判情况,我们人工先进行处理。”

    大家觉得这个提议可行,决定兵分两路,一部分人着手收集数据训练模型,另一部分人负责搭建误判反馈机制。

    数据收集

    负责数据收集的团队迅速行动起来。他们通过各种渠道,收集更多正常通讯和网络行为的数据样本。

    有的成员联系各大通讯运营商,请求提供一些通讯行为数据;有的则在合法合规的前提下,对一些常用网络平台的用户行为数据进行采集。

    一位成员在与通讯运营商沟通时,诚恳地说道:

    “我们的反电诈app遇到了一些技术难题,希望能得到贵方的支持,提供一些正常通讯行为的数据,这对我们优化算法,提高app的准确性非常关键。”

    对方表示理解和支持,很快提供了相关数据。

    在收集数据的过程中,团队成员们仔细筛选每一条数据,确保数据的准确性和有效性。

    他们深知,这些数据将成为解决误判问题的关键,容不得半点马虎。

    模型训练

    与此同时,另一部分技术人员全身心投入到机器学习模型的重新训练中。

    他们在机房里,看着服务器上飞速运转的程序,心中既紧张又期待。

    负责模型训练的技术骨干,眼睛紧紧盯着屏幕上不断跳动的数据,心里默默祈祷着:

    “一定要成功啊。”

    他深知这次模型训练的重要性,如果不能准确区分正常行为和诈骗行为,之前的努力都可能白费。

   
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