Modely strojového učení nejsou dokonalé – zdokonalují se postupem času pomocí školení a testování. Algoritmus ML, aby byl schopen vytvářet přesné předpovědi, by měl být trénován na obrovském množství vysoce přesných trénovacích dat. A přesčas a po sérii pokusů a omylů bude schopen přijít s požadovaným výstupem.
Zajištění větší přesnosti předpovědí závisí na kvalitě tréninkových dat, která do systému vkládáte. Školicí data mají vysokou kvalitu pouze tehdy, jsou-li přesná, organizovaná, opatřená poznámkami a relevantní pro projekt. Je důležité zapojit lidi do anotací, označení a vyladění modelu.
Člověk ve smyčce přístup umožňuje zapojení člověka do označování, klasifikace dat a testování modelu. Zejména v případech, kdy si algoritmus není jistý v odvození přesné predikce nebo je příliš přesvědčen o nesprávné predikci a předpovědích mimo rozsah.
Přístup člověka ve smyčce v podstatě spoléhá na lidská interakce zlepšit kvalitu trénovacích dat zapojením lidí do označování a anotací dat a používáním takto anotovaných dat k trénování modelu.
Proč je HITL důležitý? A do jaké míry by měli být lidé ve smyčce?
Umělá inteligence je docela schopný zvládnout jednoduché věci, ale pro okrajové případy je vyžadován lidský zásah. Když jsou modely strojového učení navrženy pomocí obou člověk a stroj znalosti, mohou poskytovat lepší výsledky, protože oba prvky dokážou zvládnout omezení druhého a maximalizovat výkon modelu.
Podívejme se, proč koncept human-in-the-loop funguje u většiny modelů ML.
- Zvyšuje přesnost a kvalitu předpovědí
- Snižuje počet chyb
- Schopný manipulovat s pouzdry na hrany
- Zajišťuje bezpečné ML systémy
U druhé části otázky kolik lidské inteligence je potřeba, musíme si položit několik kritických otázek.
- Složitost rozhodnutí
- Množství znalostí domény nebo zapojení specialistů potřebné pro model
- Počet chyb a chybných rozhodnutí, které mohou způsobit
5 Klíčové prvky HITL
S HITL, je možné vytvářet obrovské množství přesných dat pro jedinečné případy použití, vylepšovat je lidskou zpětnou vazbou a vhledem a znovu testovat model, abyste dosáhli přesných rozhodnutí.
SME nebo odborníci na předmět
Bez ohledu na model, který vytváříte – model přidělování zdravotnických lůžek nebo systém schvalování úvěrů, bude váš model fungovat lépe s odborností v lidské oblasti. Systém umělé inteligence může využít technologii k upřednostnění přidělování lůžek na základě diagnózy, ale o přesném a humánním určení toho, kdo si lůžko zaslouží, by měli rozhodnout lidští lékaři.
Odborníci na předmět se znalostí domény by měli být zapojeni do každé fáze vývoje školicích dat při identifikaci, klasifikaci, segmentaci a anotaci informací, které lze použít k dalšímu zdokonalování modelů ML.
QA nebo Quality Assurance
Zajištění kvality tvoří kritický krok při vývoji jakéhokoli produktu. Aby bylo možné splnit standardy a požadovaná měřítka shody, je důležité budovat kvalita do tréninková data. Je nezbytné, abyste zavedli standardy kvality, které zajistí dodržování standardů výkonu, abyste dosáhli preferovaných výsledků v reálných situacích.
Zpětná vazba
Zpětná vazba, zejména v kontextu ML, od lidí pomáhá snižovat frekvenci chyb a zlepšuje proces učení strojů s učení pod dohledem. Díky neustálé zpětné vazbě od odborníků na lidské předměty bude model umělé inteligence schopen zpřesnit své předpovědi.Během procesu trénování modelů umělé inteligence se musí dopustit chyb v předpovědích nebo poskytnout nepřesné výsledky. Takové chyby však vedou k lepšímu rozhodování a opakovaným zlepšením. S člověkem zpětné vazby, lze takové iterace výrazně snížit, aniž by došlo ke snížení přesnosti.
Přízemní pravda
Základní pravda v systému strojového učení se týká prostředků kontroly přesnosti a spolehlivosti modelu ML ve srovnání se skutečným světem. Odkazuje na data, která věrně odrážejí realitu a která se používají k trénování algoritmu ML. Aby bylo zajištěno, že vaše data odrážejí základní pravdu, musí být relevantní a přesná, aby mohla produkovat hodnotný výstup během aplikace v reálném světě.
Tech Enablement
Technologie pomáhá při vytváření efektivních modelů ML tím, že poskytuje ověřovací nástroje a techniky pracovních postupů a usnadňuje a zrychluje nasazení aplikací umělé inteligence.
Zpětná vazba, zejména v kontextu ML, od lidí pomáhá snižovat frekvenci chyb a zlepšuje proces učení strojů s učení pod dohledem. Díky neustálé zpětné vazbě od odborníků na lidské předměty bude model umělé inteligence schopen zpřesnit své předpovědi.Společnost Shaip zavedla špičkovou metodu začlenění přístupu člověka ve smyčce do vývoje strojů algoritmy učení. Díky našim zkušenostem s poskytováním nejlepších školicích dat ve své třídě jsme schopni urychlit vaše pokročilé ML a AI iniciativy.
Máme na palubě tým odborníků na předmět a zavedli jsme přísná měřítka kvality, která zajišťují bezvadnou kvalitu datových sad školení. S našimi vícejazyčnými odborníky a anotátory máme odborné znalosti, abychom dali vaší aplikaci strojového učení globální dosah, který si zaslouží. Kontaktujte nás ještě dnes, abyste věděli, jak naše zkušenosti pomáhají vytvářet pokročilé nástroje umělé inteligence pro vaši organizaci.