However, designing interactive syst

However, designing interactive systems that rely on
machine learning algorithms requires rethinking core
assumptions about user control [2]. Accordingly, design
researchers have begun to articulate new approaches to such
systems. For example, Horvitz’ principles for effective
“mixed-initiative” systems include querying users for
clarification about goals and preferences, and scoping
system precision to match user needs [11]. Yang et al
describe patterns for designing adaptive user interfaces
[33].

結果 (繁體中文) 1:

然而，設計依賴於交互系統
的機器學習算法，需要重新考慮核
有關用戶的控制[2]假設。因此，設計
研究人員已經開始闡明新的方法來這樣的
系統。例如，霍維茨'的有效原則
“混合主動”系統包括查詢用戶為
澄清有關目標和偏好，以及作用域
系統精度相匹配用戶的需求[11]。Yang等人
描述了用於設計自適應用戶界面模式
[33]。

結果 (繁體中文) 2:

但是，設計依賴于
機器學習演算法需要重新思考核心
有關使用者控制的假設 [2]。因此，設計
研究人員已經開始闡明新的方法，這種
系統。例如，霍維茨的高效原則
"混合倡議"系統包括查詢使用者
澄清目標和偏好，以及界定範圍
系統精度以滿足使用者需求 [11]。楊等人
描述設計自我調整使用者介面的模式
[33].

結果 (繁體中文) 3:

然而，設計依賴於
機器學習算灋需要重新思考覈心
關於用戶控制的假設[2]。囙此，設計
研究人員已經開始闡明解决這些問題的新方法
系統。例如，霍維茨的有效原則
“混合倡議”系統包括査詢用戶
明確目標和偏好，確定範圍
符合用戶需求的系統精度[11]。Yang等人
描述設計自我調整使用者介面的模式
[33]。