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.
Human-in-the-loop -tilgangen muliggør menneskelig involvering i mærkning, klassificering af data og test af modellen. Især i tilfælde, hvor algoritmen er usikker på at udlede en nøjagtig forudsigelse eller oversikker på en forkert forudsigelse og forudsigelser uden for intervallet.
I bund og grund er "human-in-the-loop"-tilgangen afhængig af menneskelig interaktion for at forbedre kvaliteten af træningsdata ved at involvere mennesker i mærkning og annotering af data og bruge dermed annoterede data til at træne modellen.
Hvorfor er HITL vigtigt? Og i hvilken grad skal mennesker være i løkken?
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 der er nødvendig, er vi nødt til at 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 af præcise data til unikke brugsscenarier, forbedre dem med menneskelig feedback og indsigt og teste modellen igen for at træffe 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 er et afgørende trin i enhver produktudvikling. For at kunne opfylde standarderne og de krævede overholdelseskriterier er det vigtigt at indbygge kvalitet i træningsdataene . Det er afgørende, at du indfører kvalitetsstandarder, der sikrer overholdelse af præstationsstandarder for at opnå de ønskede resultater i virkelige situationer.
Feedback
Under træningsprocessen af AI-modeller er der uundgåeligt fejl i forudsigelser eller unøjagtige resultater. Sådanne fejl fører dog til forbedret beslutningstagning og iterative forbedringer. Med en menneskelig feedback-loop kan sådanne iterationer reduceres betydeligt 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.
Shaip har en brancheførende praksis med at integrere en human-in-the-loop-tilgang til udvikling af maskinlæringsalgoritmer . Med vores erfaring med at levere de bedste træningsdata i sin klasse 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.
