چرخه بازخورد چیست؟

چرخه بازخورد به فرآیندی گفته می‌شود که در آن خروجی‌های یک سامانه یا مدل، توسط کاربران یا سیستم‌های دیگر ارزیابی می‌شوند و این ارزیابی‌ها مجدداً به خود مدل بازگردانده می‌شوند تا بر اساس آن تنظیمات، پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات اصلاح‌شده انجام گیرد. این کار باعث می‌شود سیستم به طور مداوم بهترین نتایج و رفتارها را یاد بگیرد و بهبود ببخشد.

اهمیت چرخه بازخورد در سامانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از آن‌جاست که بدون بازخورد واقعی و اصلاح پیوسته، مدل‌ها معمولاً دقت و کارایی خود را با گذر زمان از دست می‌دهند یا نمی‌توانند نیازهای کاربران را به خوبی برآورده کنند. استفاده گسترده از چرخه بازخورد را می‌توان در اپلیکیشن‌های موبایل، سرویس‌های ترجمه یا سیستم‌های توصیه‌گر دید؛ جایی که شما با زدن دکمه «این پیشنهاد به درد من نخورد» یا اصلاح یک متن ترجمه‌شده، به سامانه اطلاعات می‌دهید که خروجی‌اش مطلوب نبوده و باید اصلاح شود.

برای مثال، زمانی که شما از یک اپلیکیشن نقشه مانند نشان مسیر می‌پرسید و مسیر داده‌شده مناسب نیست، گزینه‌ای برای ثبت نظر یا ایراد دارید. اگر این بازخورد ثبت شود و سیستم بر اساس آن مسیرهای بعدی را اصلاح کند، یک چرخه بازخورد شکل می‌گیرد.

چرخه بازخورد معمولاً با مفهوم ساده بازخورد اشتباه گرفته می‌شود. بازخورد یک پیام یا داده درباره کیفیت خروجی است؛ اما چرخه بازخورد یعنی این بازخورد به طور ساخت‌یافته و تکرارشونده برای اصلاح سیستم به کار برود.