Maskinlæringsmodeller bliver ikke gjort perfekte – de perfektioneres over tid med træning og test. En ML-algoritme, for at kunne producere nøjagtige forudsigelser, bør trænes på massive mængder af meget nøjagtige træningsdata. Og overarbejde og efter en række trial and error tests, vil den kunne komme med det ønskede output.
Sikring af større nøjagtighed i forudsigelser afhænger af kvaliteten af træningsdata, du indlæser i systemet. Træningsdata er kun af høj kvalitet, når de er nøjagtige, organiserede, kommenterede og relevante for projektet. Det er afgørende at involvere mennesker til at kommentere, mærke og tune modellen.
Menneske-i-løkken tilgang tillader menneskelig involvering i mærkning, klassificering af data og test af modellen. Især i tilfælde, hvor algoritmen er undersikker til at udlede en nøjagtig forudsigelse eller overmodig med hensyn til en forkert forudsigelse og forudsigelser uden for rækkevidde.
I det væsentlige er mennesket-i-løkken-tilgangen afhængig af menneskelig interaktion at forbedre kvaliteten af træningsdata ved at inddrage mennesker i mærkning og annotering af data og bruge således kommenterede data til at træne modellen.
Hvorfor er HITL vigtigt? Og i hvilken grad skal mennesker være i løkken?
Kunstig intelligens er ganske i stand til at håndtere simple ting, men til kantsager kræves menneskelig indblanding. Når maskinlæringsmodeller er designet ved hjælp af begge menneske og maskine viden, kan de levere forbedrede resultater, da begge elementer kan håndtere den andens begrænsninger og maksimere modellens ydeevne.
Lad os se på, hvorfor human-in-the-loop-konceptet fungerer for de fleste ML-modeller.
- Øger nøjagtigheden og kvaliteten af forudsigelser
- Reducerer antallet af fejl
- Kan håndtere kantsager
- Sikrer sikre ML-systemer
For den anden del af spørgsmålet, hvor meget menneskelig intelligens er nødvendig, må vi stille os selv nogle kritiske spørgsmål.
- Kompleksiteten af beslutningerne
- Mængden af domæneviden eller specialistinddragelse, der er nødvendig for modellen
- Antallet af skadesfejl og forkerte beslutninger kan forårsage
5 nøgleelementer i HITL
Med HITL, er det muligt at skabe enorme mængder nøjagtige data til unikke use cases, forbedre det med menneskelig feedback og indsigt og genteste modellen for at opnå præcise beslutninger.
SMV eller fageksperter
Uanset hvilken model du bygger – en tildelingsmodel for sundhedssenge eller et lånegodkendelsessystem, vil din model klare sig bedre med ekspertise inden for det menneskelige domæne. Et AI-system kan udnytte teknologien til at prioritere sengetildeling baseret på diagnose, men at præcist og humant afgøre, hvem der fortjener sengen, bør afgøres af de menneskelige læger.
Fageksperter med domæneviden bør involveres på alle trin af træning af dataudvikling i at identificere, klassificere, segmentere og kommentere information, der kan bruges til at fremme ML-modellernes færdigheder.
QA eller kvalitetssikring
Kvalitetssikring udgør et kritisk skridt i enhver produktudvikling. For at kunne opfylde standarderne og de krævede compliance benchmarks er det vigtigt at bygge kvalitet ind i træningsdata. Det er vigtigt, at du indfører kvalitetsstandarder, der sikrer overholdelse af præstationsstandarder for at opnå de foretrukne resultater i virkelige situationer.
Feedback
Feedback, især i forbindelse med ML, fra mennesker hjælper med at reducere hyppigheden af fejl og forbedrer læreprocessen for maskiner med overvåget læring. Med konstant feedback fra menneskelige emneeksperter vil AI-modellen være i stand til at forfine sine forudsigelser.Under processen med at træne AI-modellerne er det bundet til at lave fejl i forudsigelser eller give unøjagtige resultater. Sådanne fejl fører imidlertid til forbedret beslutningstagning og iterative forbedringer. Med et menneske feedback loop, kan sådanne iterationer blive stærkt reduceret uden at gå på kompromis med nøjagtigheden.
Grund sandhed
Grundsandhed i et maskinlæringssystem refererer til midlerne til at kontrollere nøjagtigheden og pålideligheden af ML-modellen i forhold til den virkelige verden. Det refererer til de data, der nøje afspejler virkeligheden, og som bruges til at træne ML-algoritmen. For at sikre, at dine data afspejler grundsandheden, skal de være relevante og nøjagtige, så de kan producere værdifuldt output under anvendelse i den virkelige verden.
Teknisk aktivering
Teknologi hjælper med at skabe effektive ML-modeller ved at levere valideringsværktøjer og workflow-teknikker og gøre det nemmere og hurtigere at implementere AI-applikationer.
Feedback, især i forbindelse med ML, fra mennesker hjælper med at reducere hyppigheden af fejl og forbedrer læreprocessen for maskiner med overvåget læring. Med konstant feedback fra menneskelige emneeksperter vil AI-modellen være i stand til at forfine sine forudsigelser.Shaip har på plads en brancheførende praksis med at inkorporere en menneske-i-løkken tilgang til udvikling af maskine lærende algoritmer. Med vores erfaring med at levere klassens bedste træningsdata er vi i stand til at accelerere dine avancerede ML- og AI-initiativer.
Vi har et team af fageksperter ombord og har indført strenge kvalitetsbenchmarks, der sikrer upåklagelig kvalitetstræningsdatasæt. Med vores flersprogede eksperter og annotatorer har vi ekspertisen til at give din maskinlæringsapplikation den globale rækkevidde, den fortjener. Kontakt os i dag for at vide, hvordan vores erfaring hjælper med at bygge avancerede AI-værktøjer til din organisation.