Maskinlæringsmodeller er ikke gjort perfekte – de perfeksjoneres over tid, med opplæring og testing. En ML-algoritme, for å kunne produsere nøyaktige spådommer, bør trenes på enorme mengder svært nøyaktige treningsdata. Og overtid og etter en serie med prøving og feiling, vil den kunne komme opp med ønsket utgang.
Å sikre større nøyaktighet i spådommer avhenger av kvaliteten på treningsdataene du mater inn i systemet. Treningsdata er av høy kvalitet bare når de er nøyaktige, organiserte, kommenterte og relevante for prosjektet. Det er avgjørende å involvere mennesker for å kommentere, merke og justere modellen.
Menneske-i-løkken tilnærming tillater menneskelig involvering i merking, klassifisering av data og testing av modellen. Spesielt i tilfeller når algoritmen er undersikker på å utlede en nøyaktig prediksjon eller overbevisst om en feil prediksjon og prediksjoner utenfor rekkevidde.
I hovedsak er menneske-i-løkken-tilnærmingen avhengig av menneskelig interaksjon å forbedre kvaliteten på treningsdata ved å involvere mennesker i merking og merking av data og bruke dermed kommenterte data for å trene modellen.
Hvorfor er HITL viktig? Og i hvilken grad bør mennesker være i sløyfen?
Kunstig intelligens er ganske i stand til å håndtere enkle ting, men for kantsaker kreves menneskelig innblanding. Når maskinlæringsmodeller er utformet med begge deler menneske og maskin kunnskap, kan de levere forbedrede resultater ettersom begge elementene kan håndtere begrensningene til den andre og maksimere ytelsen til modellen.
La oss se på hvorfor menneske-i-løkken-konseptet fungerer for de fleste ML-modeller.
- Øker nøyaktigheten og kvaliteten på spådommer
- Reduserer antall feil
- Kan håndtere kantsaker
- Sikrer sikre ML-systemer
For den andre delen av spørsmålet, hvor mye menneskelig intelligens er nødvendig, må vi stille oss selv noen kritiske spørsmål.
- Kompleksiteten i avgjørelsene
- Mengden domenekunnskap eller spesialistengasjement som trengs for modellen
- Antall skadefeil og feil beslutninger kan forårsake
5 nøkkelelementer i HITL
Med HITL, er det mulig å lage enorme mengder nøyaktige data for unike brukstilfeller, forbedre den med menneskelig tilbakemelding og innsikt, og teste modellen på nytt for å oppnå nøyaktige avgjørelser.
SMB eller fageksperter
Uansett hvilken modell du bygger – en tildelingsmodell for helsetjenester eller et lånegodkjenningssystem, vil modellen din gjøre det bedre med ekspertise på menneskelig domene. Et AI-system kan utnytte teknologi for å prioritere sengetildeling basert på diagnose, men for nøyaktig og humant å avgjøre hvem som fortjener sengen, bør de menneskelige legene bestemme.
Fageksperter med domenekunnskap bør involveres i alle trinn av opplæring av datautvikling i å identifisere, klassifisere, segmentere og kommentere informasjon som kan brukes til å fremme kompetansen til ML-modellene.
QA eller kvalitetssikring
Kvalitetssikring utgjør et kritisk steg i enhver produktutvikling. For å kunne oppfylle standardene og påkrevde compliance benchmarks, er det viktig å bygge kvalitet inn treningsdata. Det er viktig at du setter på plass kvalitetsstandarder som sikrer overholdelse av ytelsesstandarder for å oppnå de foretrukne resultatene i virkelige situasjoner.
Tilbakemelding
Tilbakemelding, spesielt i sammenheng med ML, fra mennesker bidrar til å redusere frekvensen av feil og forbedrer læringsprosessen til maskiner med veiledet læring. Med konstant tilbakemelding fra menneskelige fageksperter, vil AI-modellen kunne avgrense sine spådommer.I løpet av prosessen med å trene AI-modellene, vil den garantert gjøre feil i spådommer eller gi unøyaktige resultater. Slike feil fører imidlertid til forbedret beslutningstaking og iterative forbedringer. Med et menneske feedback loop, kan slike iterasjoner reduseres kraftig uten at det går på bekostning av nøyaktigheten.
Bakkenes sannhet
Grunnsannheten i et maskinlæringssystem refererer til måten å sjekke nøyaktigheten og påliteligheten til ML-modellen mot den virkelige verden. Det refererer til dataene som tett reflekterer virkeligheten og som brukes til å trene ML-algoritmen. For å sikre at dataene dine gjenspeiler den grunnleggende sannheten, må de være relevante og nøyaktige slik at de kan produsere verdifulle resultater under bruk i den virkelige verden.
Teknisk aktivering
Teknologi hjelper til med å lage effektive ML-modeller ved å tilby valideringsverktøy og arbeidsflytteknikker og gjøre det enklere og raskere å distribuere AI-applikasjoner.
Tilbakemelding, spesielt i sammenheng med ML, fra mennesker bidrar til å redusere frekvensen av feil og forbedrer læringsprosessen til maskiner med veiledet læring. Med konstant tilbakemelding fra menneskelige fageksperter, vil AI-modellen kunne avgrense sine spådommer.Shaip har på plass en bransjeledende praksis med å innlemme en menneske-i-løkken-tilnærming til utvikling av maskin læringsalgoritmer. Med vår erfaring med å levere klassens beste treningsdata, er vi i stand til å akselerere dine avanserte ML- og AI-initiativer.
Vi har et team med fageksperter ombord og har satt på plass strenge kvalitetsstandarder som sikrer upåklagelig kvalitetsopplæringsdatasett. Med våre flerspråklige eksperter og kommentatorer har vi ekspertisen til å gi maskinlæringsapplikasjonen din den globale rekkevidden den fortjener. Ta kontakt med oss i dag for å vite hvordan vår erfaring hjelper deg med å bygge avanserte AI-verktøy for organisasjonen din.