Coleta de dados
Primeiro vem a fase de coleta de dados, onde esse detector de conteúdo de IA reúne um conjunto de dados diversificado e representativo. O conjunto de dados envolve exemplos de conteúdo humano e de IA, porque é assim que esse utilitário da web poderá diferenciar entre os dois tipos de texto.
Extração de recursos
O próximo estágio é a extração de recursos, onde nosso detector de IA extrai características ou padrões relevantes dos dados coletados. Nesse caso, essas características ou padrões envolverão coisas como a frequência de palavras, estruturas de frases etc. O detector de redação de IA usa esses padrões para prever a classificação do texto gerado por IA e escrito humano.
Treinamento de modelo
Aqui, o detector de IA usa os padrões extraídos do estágio anterior para treinar seu modelo de detecção de IA. Esse processo ocorre em iterações diferentes, onde o modelo faz previsões e recebe feedback. Com base no feedback fornecido, nosso verificador de texto da IA ajusta seus parâmetros internos.
Insights acionáveis
O último estágio é a fase de teste, onde este detector de IA opera sua funcionalidade em dados invisíveis para verificar sua capacidade. O verificador de redação da IA usa seu treinamento para fornecer informações acionáveis sobre os recursos extraídos. Nesse caso, essas idéias acionáveis envolverão a identificação do conteúdo de IA.