容错

在数据收集阶段就开始进行容错处理。这包括对数据的质量控制，避免因数据质量问题导致的误诊对数据进行备份，以防数据丢失或损坏。

在模型训练阶段进行容错处理。这包括使用多种不同的算法进行训练，以防止某算法出现错误定期对模型进行更新和优化，以对医疗环境的变化。

在实际用阶段设置些人工干预环节，在AI系统出现错误时能够及时纠正通过机器学习的方式，让AI系统自我学习和改进，减少错误的发生。

对于公路运输业来说，容错同样非常重要利用AI技术预测交通状况，预测结果出现错误，就有容错机制来及时调整路线，以确保运输效率和安全性。

在社交媒体推广方面，虽然错误的影响相对较小，但我司仍然通过数据分析和用户反馈来发现改正错误，提高推广效果。