Recopilación de datos
Primero viene la fase de recopilación de datos, donde este detector de contenido de IA reúne un conjunto de datos diverso y representativo. El conjunto de datos implica ejemplos de contenido humano y de IA porque así es como esta utilidad web podrá diferenciar entre ambos tipos de texto.
Extracción de características
La siguiente etapa es la extracción de características, donde nuestro detector de IA extrae características o patrones relevantes de los datos recopilados. En este caso, esas características o patrones involucrarán cosas como la frecuencia de las palabras, las estructuras de oraciones, etc. El detector de escritura de IA usa estos patrones para predecir la clasificación del texto generado por IA y escritura humana.
Entrenamiento modelo
Aquí, el detector de IA utiliza los patrones extraídos de la etapa anterior para entrenar su modelo de detección de IA. Este proceso ocurre en diferentes iteraciones, donde el modelo hace predicciones y recibe comentarios. Según los comentarios proporcionados, nuestro verificador de texto AI ajusta sus parámetros internos.
Ideas procesables
La última etapa es la fase de prueba, donde este detector de IA opera su funcionalidad en datos invisibles para verificar su capacidad. El AI Writing Checker utiliza su capacitación para proporcionar información procesable sobre las características extraídas. En este caso, esas ideas procesables implicarán la identificación del contenido de IA.