Modele uczenia maszynowego nie są doskonalone – są doskonalone z biegiem czasu, poprzez szkolenie i testowanie. Algorytm ML, aby móc generować dokładne prognozy, powinien być wytrenowany na ogromnych ilościach bardzo dokładnych danych treningowych. A z czasem i po serii prób i błędów będzie w stanie wymyślić pożądane wyniki.
Zapewnienie większej dokładności prognoz zależy od jakości danych treningowych, które wprowadzasz do systemu. Dane szkoleniowe są wysokiej jakości tylko wtedy, gdy są dokładne, uporządkowane, opatrzone adnotacjami i istotne dla projektu. Niezwykle ważne jest zaangażowanie ludzi do opisywania, oznaczania i dostrajania modelu.
Człowiek w pętli podejście pozwala na zaangażowanie człowieka w etykietowanie, klasyfikowanie danych i testowanie modelu. Zwłaszcza w przypadkach, gdy algorytm jest niepewny w wyprowadzaniu dokładnej prognozy lub zbyt pewny siebie, jeśli chodzi o niepoprawną prognozę i prognozy spoza zakresu.
Zasadniczo podejście „człowiek w pętli” opiera się na: interakcja międzyludzka poprawa jakości danych uczących poprzez zaangażowanie ludzi w oznaczanie i opisywanie danych oraz wykorzystywanie w ten sposób adnotowanych danych do uczenia modelu.
Dlaczego HITL jest ważny? A do jakiego stopnia ludzie powinni być w pętli?
sztuczna inteligencja jest całkiem zdolny do obsługi prostych rzeczy, ale w skrajnych przypadkach wymagana jest ingerencja człowieka. Gdy modele uczenia maszynowego są projektowane przy użyciu obu człowiek i maszyna wiedzy, mogą zapewnić lepsze wyniki, ponieważ oba elementy mogą poradzić sobie z ograniczeniami drugiego i zmaksymalizować wydajność modelu.
Przyjrzyjmy się, dlaczego koncepcja „człowieka w pętli” działa w przypadku większości modeli ML.
- Zwiększa dokładność i jakość prognoz
- Zmniejsza liczbę błędów
- Zdolne do obsługi skrzynek krawędziowych
- Zapewnia bezpieczne systemy ML
W drugiej części pytania, ile ludzka inteligencja jest potrzebne, musimy zadać sobie kilka krytycznych pytań.
- Złożoność decyzji
- Ilość wiedzy domenowej lub zaangażowanie specjalistów potrzebnych do modelu
- Liczba błędów w uszkodzeniach i błędnych decyzji może spowodować
5 kluczowych elementów HITL
Z UDERZENIE, możliwe jest tworzenie ogromnych ilości dokładnych danych dla unikalnych przypadków użycia, wzbogacanie ich o opinie i wgląd człowieka oraz ponowne testowanie modelu w celu podjęcia trafnych decyzji.
MŚP lub eksperci merytoryczni
Niezależnie od modelu, który budujesz – model alokacji łóżek opieki zdrowotnej lub system zatwierdzania pożyczek, Twój model będzie lepiej radził sobie z doświadczeniem w dziedzinie ludzkiej domeny. System sztucznej inteligencji może wykorzystać technologię do priorytetowego przydzielania łóżek na podstawie diagnozy, ale o dokładnym i humanitarnym określeniu, kto zasługuje na łóżko, powinni decydować lekarze-ludzie.
Eksperci w danej dziedzinie posiadający wiedzę dziedzinową powinni być zaangażowani na każdym etapie opracowywania danych szkoleniowych w identyfikowanie, klasyfikowanie, segmentowanie i opisywanie informacji, które można wykorzystać do zwiększenia biegłości modeli ML.
Kontrola jakości lub zapewnienie jakości
Zapewnienie jakości stanowi kluczowy krok w rozwoju każdego produktu. Aby móc spełniać standardy i wymagane standardy zgodności, ważne jest, aby zbudować: jakość do dane treningowe. Niezbędne jest wprowadzenie standardów jakości, które zapewnią przestrzeganie standardów wydajności, aby osiągnąć preferowane wyniki w rzeczywistych sytuacjach.
Informacje zwrotne
Informacje zwrotne, zwłaszcza w kontekście ML, od ludzi pomaga zmniejszyć częstotliwość błędów i usprawnia proces uczenia się maszyn z Nadzorowana nauka. Dzięki ciągłym informacjom zwrotnym od ekspertów z dziedziny ludzkiej, model AI będzie w stanie udoskonalić swoje prognozy.Podczas procesu uczenia modeli AI na pewno popełni błędy w przewidywaniach lub poda niedokładne wyniki. Jednak takie błędy prowadzą do lepszego podejmowania decyzji i iteracyjnych ulepszeń. Z człowiekiem sprzężenie zwrotne, takie iteracje można znacznie skrócić bez uszczerbku dla dokładności.
Podstawowa prawda
Prawda podstawowa w systemie uczenia maszynowego odnosi się do sposobów sprawdzania dokładności i niezawodności modelu ML w porównaniu ze światem rzeczywistym. Odnosi się do danych, które ściśle odzwierciedlają rzeczywistość i które służą do trenowania algorytmu ML. Aby upewnić się, że Twoje dane odzwierciedlają podstawową prawdę, muszą być odpowiednie i dokładne, aby mogły generować wartościowe dane wyjściowe podczas rzeczywistych zastosowań.
Aktywacja techniczna
Technologia pomaga w tworzeniu wydajnych modeli ML, zapewniając narzędzia walidacji i techniki przepływu pracy oraz ułatwiając i przyspieszając wdrażanie aplikacji AI.
Informacje zwrotne, zwłaszcza w kontekście ML, od ludzi pomaga zmniejszyć częstotliwość błędów i usprawnia proces uczenia się maszyn z Nadzorowana nauka. Dzięki ciągłym informacjom zwrotnym od ekspertów z dziedziny ludzkiej, model AI będzie w stanie udoskonalić swoje prognozy.Shaip stosuje wiodącą w branży praktykę stosowania podejścia „człowiek w pętli” do opracowywania maszyn algorytmy uczenia się. Dzięki naszemu doświadczeniu w dostarczaniu najlepszych w swojej klasie danych szkoleniowych jesteśmy w stanie przyspieszyć Twoje zaawansowane inicjatywy ML i AI.
Mamy na pokładzie zespół ekspertów merytorycznych i wprowadziliśmy rygorystyczne standardy jakości, które zapewniają nienaganną jakość zestawów danych szkoleniowych. Dzięki naszym wielojęzycznym ekspertom i adnotatorom mamy wiedzę, która zapewni Twojej aplikacji uczenia maszynowego globalny zasięg, na jaki zasługuje. Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się, jak nasze doświadczenie pomaga tworzyć zaawansowane narzędzia AI dla Twojej organizacji.