Modelele de învățare automată nu sunt perfecte – sunt perfecționate în timp, cu antrenament și testare. Un algoritm ML, pentru a putea produce predicții precise, ar trebui antrenat pe cantități masive de date de antrenament foarte precise. Și peste orele suplimentare și după o serie de teste de încercare și eroare, va fi capabil să vină cu rezultatul dorit.
Asigurarea unei precizii mai mari în predicții depinde de calitatea datelor de antrenament pe care le introduceți în sistem. Datele de instruire sunt de înaltă calitate numai atunci când sunt corecte, organizate, adnotate și relevante pentru proiect. Este esențial să implicați oameni pentru adnotarea, etichetarea și reglarea modelului.
Om-în-buclă abordarea permite implicarea omului în etichetarea, clasificarea datelor și testarea modelului. Mai ales în cazurile în care algoritmul nu are încredere în obținerea unei predicții precise sau prea încrezător în ceea ce privește o predicție incorectă și predicții în afara intervalului.
În esență, se bazează abordarea „human-in-the-loop”. interacțiune umană pentru a îmbunătăți calitatea datelor de antrenament prin implicarea oamenilor în etichetarea și adnotarea datelor și prin utilizarea datelor astfel adnotate pentru a antrena modelul.
De ce este important HITL? Și în ce măsură ar trebui să fie oamenii în buclă?
Inteligență artificială este destul de capabil să gestioneze lucruri simple, dar pentru cazurile marginale, este necesară intervenția umană. Când modelele de învățare automată sunt proiectate folosind ambele uman și mașină cunoștințe, pot oferi rezultate îmbunătățite, deoarece ambele elemente pot face față limitărilor celuilalt și pot maximiza performanța modelului.
Să vedem de ce funcționează conceptul uman în buclă pentru majoritatea modelelor ML.
- Mărește acuratețea și calitatea predicțiilor
- Reduce numărul de erori
- Capabil să gestioneze cazuri de margine
- Asigură sisteme ML sigure
Pentru a doua parte a întrebării, cât inteligența umană este nevoie, trebuie să ne punem câteva întrebări critice.
- Complexitatea deciziilor
- Cantitatea de cunoștințe de domeniu sau implicarea specialistului necesară pentru model
- Numărul de daune erori și decizii greșite ar putea cauza
5 elemente cheie ale HITL
cu HITL, este posibil să se creeze cantități masive de date precise pentru cazuri de utilizare unice, să le îmbunătățească cu feedback și informații umane și să retesteze modelul pentru a obține decizii precise.
IMM-uri sau experți în domeniu
Indiferent de model pe care îl construiți – un model de alocare a paturilor de asistență medicală sau un sistem de aprobare a împrumutului, modelul dumneavoastră se va descurca mai bine cu expertiza în domeniul uman. Un sistem AI poate folosi tehnologia pentru a prioritiza alocarea patului pe baza diagnosticului, dar pentru a determina cu acuratețe și umanitate cine merită patul ar trebui să fie decis de medicii umani.
Experții în domeniu cu cunoștințe de domeniu ar trebui să fie implicați în fiecare etapă a dezvoltării datelor de formare în identificarea, clasificarea, segmentarea și adnotarea informațiilor care pot fi utilizate pentru a îmbunătăți competența modelelor ML.
QA sau asigurarea calității
Asigurarea calității reprezintă un pas critic în dezvoltarea oricărui produs. Pentru a putea îndeplini standardele și standardele de conformitate necesare, este important să construiți calitate în date de instruire. Este esențial să instituiți standarde de calitate care să asigure respectarea standardelor de performanță pentru a obține rezultatele preferate în situații reale.
Feedback
Feedback, mai ales în contextul ML, de la oameni ajută la reducerea frecvenței erorilor și îmbunătățește procesul de învățare al mașinilor cu învățare supravegheată. Cu feedback constant din partea experților în domeniu, modelul AI își va putea perfecționa predicțiile.În timpul procesului de instruire a modelelor AI, este obligat să facă erori în predicții sau să ofere rezultate inexacte. Cu toate acestea, astfel de erori conduc la îmbunătățirea procesului decizional și la îmbunătățiri iterative. Cu un om bucla de feedback, astfel de iterații pot fi reduse foarte mult fără a compromite acuratețea.
Adevărul la sol
Adevărul de bază într-un sistem de învățare automată se referă la mijloacele de verificare pentru acuratețea și fiabilitatea modelului ML în raport cu lumea reală. Se referă la datele care reflectă îndeaproape realitatea și care sunt folosite pentru a antrena algoritmul ML. Pentru a vă asigura că datele dumneavoastră reflectă adevărul de bază, trebuie să fie relevante și precise, astfel încât să poată produce rezultate valoroase în timpul aplicării în lumea reală.
Activarea tehnologiei
Tehnologia ajută la crearea de modele ML eficiente prin furnizarea de instrumente de validare și tehnici de flux de lucru și facilitând și mai rapidă implementarea aplicațiilor AI.
Feedback, mai ales în contextul ML, de la oameni ajută la reducerea frecvenței erorilor și îmbunătățește procesul de învățare al mașinilor cu învățare supravegheată. Cu feedback constant din partea experților în domeniu, modelul AI își va putea perfecționa predicțiile.Shaip are o practică lider în industrie de a încorpora o abordare umană în buclă pentru dezvoltarea mașinii algoritmi de învățare. Datorită experienței noastre în furnizarea de cele mai bune date de instruire din clasă, suntem capabili să vă accelerăm inițiativele avansate de ML și AI.
Avem la bord o echipă de experți în domeniu și am implementat standarde de calitate stricte care asigură seturi de date de formare de calitate impecabilă. Cu experții și adnotatorii noștri multi-lingvistici, avem expertiza necesară pentru a oferi aplicației dvs. de învățare automată acoperirea globală pe care o merită. Luați legătura cu noi astăzi pentru a afla cum experiența noastră vă ajută să construim instrumente avansate de inteligență artificială pentru organizația dvs.