manusia-dalam-gelung (HITL)

Bagaimanakah Pendekatan Human-in-the-Loop Meningkatkan Prestasi Model ML?

Model pembelajaran mesin tidak dibuat sempurna – ia disempurnakan dari semasa ke semasa, dengan latihan dan ujian. Algoritma ML, untuk dapat menghasilkan ramalan yang tepat, harus dilatih mengenai kuantiti besar data latihan yang sangat tepat. Dan lebih masa dan selepas beberapa siri ujian percubaan dan kesilapan, ia akan dapat menghasilkan output yang diingini.

Memastikan ketepatan yang lebih tinggi dalam ramalan bergantung pada kualiti data latihan yang anda suapkan ke dalam sistem. Data latihan adalah berkualiti tinggi hanya apabila ia tepat, teratur, beranotasi dan berkaitan dengan projek. Adalah penting untuk melibatkan manusia untuk membuat anotasi, melabel dan menala model.

Manusia-dalam-gelung pendekatan membolehkan penglibatan manusia dalam pelabelan, mengklasifikasikan data, dan menguji model. Terutama dalam kes apabila algoritma kurang yakin dalam memperoleh ramalan yang tepat atau terlalu yakin tentang ramalan yang salah dan ramalan di luar julat. 

Pada asasnya, pendekatan manusia-dalam-gelung bergantung pada interaksi manusia untuk meningkatkan kualiti data latihan dengan melibatkan manusia dalam melabel dan menganotasi data dan menggunakan data beranotasi untuk melatih model.

Mengapa HITL Penting? Dan Sejauh Manakah Manusia Harus Berada dalam Lingkaran?

Manusia-Dalam-Gelung Kecerdasan buatan cukup mampu mengendalikan perkara mudah, tetapi untuk kes tepi, campur tangan manusia diperlukan. Apabila model pembelajaran mesin direka bentuk menggunakan kedua-duanya manusia dan mesin pengetahuan, mereka boleh menyampaikan hasil yang dipertingkatkan kerana kedua-dua elemen boleh mengendalikan batasan yang lain dan memaksimumkan prestasi model.

Mari lihat sebab konsep manusia-dalam-gelung berfungsi untuk kebanyakan model ML.

  • Meningkatkan ketepatan dan kualiti ramalan
  • Mengurangkan bilangan ralat 
  • Mampu mengendalikan kes tepi
  • Memastikan sistem ML selamat

Untuk bahagian kedua soalan, berapa banyak kecerdasan manusia diperlukan, kita perlu bertanya kepada diri sendiri beberapa soalan kritikal.

  • Kerumitan keputusan
  • Jumlah pengetahuan domain atau penglibatan pakar yang diperlukan untuk model
  • Bilangan kesilapan kerosakan dan keputusan yang salah boleh menyebabkan

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

5 elemen utama HITL

Dengan HITL, adalah mungkin untuk mencipta kuantiti besar data yang tepat untuk kes penggunaan unik, meningkatkannya dengan maklum balas dan cerapan manusia, dan menguji semula model untuk mencapai keputusan yang tepat.

  1. SME atau Pakar Mata Pelajaran

    Tanpa mengira model, anda sedang membina - model peruntukan katil penjagaan kesihatan atau sistem kelulusan pinjaman, model anda akan menjadi lebih baik dengan kepakaran domain manusia. Sistem AI boleh memanfaatkan teknologi untuk mengutamakan peruntukan katil berdasarkan diagnosis, tetapi untuk menentukan dengan tepat dan manusiawi siapa yang layak mendapat katil harus diputuskan oleh doktor manusia.

    Pakar perkara subjek dengan pengetahuan domain harus terlibat pada setiap peringkat pembangunan data latihan dalam mengenal pasti, mengelaskan, membahagikan dan menganotasi maklumat yang boleh digunakan untuk meningkatkan lagi kecekapan model ML.

  2. QA atau Jaminan Kualiti

    Jaminan kualiti membentuk langkah kritikal dalam mana-mana pembangunan produk. Untuk dapat memenuhi piawaian dan penanda aras pematuhan yang diperlukan, adalah penting untuk membina kualiti ke data latihan. Adalah penting untuk anda meletakkan standard kualiti yang memastikan pematuhan kepada piawaian prestasi untuk mencapai hasil pilihan dalam situasi dunia sebenar.

  3. Maklum Balas

    Maklum Balas Tetap Maklum Balas, terutamanya dalam konteks ML, daripada manusia membantu mengurangkan kekerapan ralat dan meningkatkan proses pembelajaran mesin dengan pembelajaran di bawah seliaan. Dengan maklum balas berterusan daripada pakar subjek manusia, model AI akan dapat memperhalusi ramalannya.

    Semasa proses melatih model AI, ia pasti akan membuat kesilapan dalam ramalan atau memberikan hasil yang tidak tepat. Walau bagaimanapun, kesilapan tersebut membawa kepada peningkatan dalam membuat keputusan dan penambahbaikan berulang. Dengan seorang manusia gelung maklum balas, lelaran sedemikian boleh dikurangkan dengan banyak tanpa menjejaskan ketepatan.

  4. Kebenaran asas

    Kebenaran asas dalam sistem pembelajaran mesin merujuk kepada cara menyemak ketepatan dan kebolehpercayaan model ML terhadap dunia sebenar. Ia merujuk kepada data yang mencerminkan realiti rapat dan yang digunakan untuk melatih algoritma ML. Untuk memastikan data anda mencerminkan kebenaran asas, ia mestilah relevan dan tepat supaya ia boleh menghasilkan output yang berharga semasa aplikasi dunia sebenar.

  5. Pembolehan Teknologi

    Teknologi membantu dalam mencipta model ML yang cekap dengan menyediakan alat pengesahan dan teknik aliran kerja serta menjadikannya lebih mudah dan pantas untuk menggunakan aplikasi AI.

Shaip mempunyai amalan peneraju industri yang menggabungkan pendekatan manusia-dalam-gelung untuk membangunkan mesin algoritma pembelajaran. Dengan pengalaman kami dalam menyediakan data latihan terbaik dalam kelasnya, kami dapat mempercepatkan inisiatif ML dan AI lanjutan anda.

Kami mempunyai sepasukan pakar subjek dan telah meletakkan tanda aras kualiti yang ketat yang memastikan set data latihan berkualiti sempurna. Dengan pakar berbilang bahasa dan anotasi kami, kami mempunyai kepakaran untuk memberikan aplikasi pembelajaran mesin anda capaian global yang sepatutnya. Hubungi kami hari ini untuk mengetahui cara pengalaman kami membantu membina alatan AI lanjutan untuk organisasi anda.

Kongsi sosial

Awak juga mungkin menyukai