Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης δεν γίνονται τέλεια – τελειοποιούνται με την πάροδο του χρόνου, με εκπαίδευση και δοκιμή. Ένας αλγόριθμος ML, για να μπορεί να παράγει ακριβείς προβλέψεις, θα πρέπει να εκπαιδεύεται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλής ακρίβειας εκπαίδευσης. Και υπερωρίες και μετά από μια σειρά δοκιμών δοκιμών και σφαλμάτων, θα είναι σε θέση να καταλήξει στο επιθυμητό αποτέλεσμα.
Η διασφάλιση μεγαλύτερης ακρίβειας στις προβλέψεις εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης που τροφοδοτείτε στο σύστημα. Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι υψηλής ποιότητας μόνο όταν είναι ακριβή, οργανωμένα, σχολιασμένα και σχετικά με το έργο. Είναι κρίσιμο να εμπλακούν οι άνθρωποι για να σχολιάσουν, να επισημάνουν και να συντονίσουν το μοντέλο.
Human-in-the-loop Η προσέγγιση επιτρέπει την ανθρώπινη συμμετοχή στην επισήμανση, την ταξινόμηση των δεδομένων και τη δοκιμή του μοντέλου. Ειδικά σε περιπτώσεις που ο αλγόριθμος έχει χαμηλή αυτοπεποίθηση για την εξαγωγή ακριβούς πρόβλεψης ή υπερβολική αυτοπεποίθηση για λανθασμένη πρόβλεψη και προβλέψεις εκτός εύρους.
Ουσιαστικά, η προσέγγιση του ανθρώπου μέσα στον βρόχο βασίζεται ανθρώπινη αλληλεπίδραση να βελτιώσει την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης με τη συμμετοχή ανθρώπων στην επισήμανση και τον σχολιασμό δεδομένων και χρησιμοποιώντας έτσι σχολιασμένα δεδομένα για την εκπαίδευση του μοντέλου.
Γιατί είναι σημαντικό το HITL; Και σε ποιο βαθμό πρέπει να βρίσκονται οι άνθρωποι στο βρόχο;
Τεχνητή νοημοσύνη είναι αρκετά ικανό να χειρίζεται απλά πράγματα, αλλά για ακραίες περιπτώσεις, απαιτείται ανθρώπινη παρέμβαση. Όταν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σχεδιάζονται χρησιμοποιώντας και τα δύο άνθρωπος και μηχανή γνώση, μπορούν να προσφέρουν βελτιωμένα αποτελέσματα καθώς και τα δύο στοιχεία μπορούν να χειριστούν τους περιορισμούς του άλλου και να μεγιστοποιήσουν την απόδοση του μοντέλου.
Ας δούμε γιατί η έννοια του ανθρώπινου βρόχου λειτουργεί για τα περισσότερα μοντέλα ML.
- Αυξάνει την ακρίβεια και την ποιότητα των προβλέψεων
- Μειώνει τον αριθμό των σφαλμάτων
- Δυνατότητα χειρισμού περιβλημάτων άκρων
- Εξασφαλίζει ασφαλή συστήματα ML
Για το δεύτερο σκέλος της ερώτησης πόσο ανθρώπινη νοημοσύνη χρειάζεται, πρέπει να θέσουμε στον εαυτό μας ορισμένες κρίσιμες ερωτήσεις.
- Η πολυπλοκότητα των αποφάσεων
- Το ποσό της γνώσης του τομέα ή η εμπλοκή ειδικών που απαιτείται για το μοντέλο
- Ο αριθμός των σφαλμάτων ζημιάς και οι λανθασμένες αποφάσεις θα μπορούσαν να προκαλέσουν
5 Βασικά στοιχεία του HITL
Με HITL, είναι δυνατό να δημιουργηθούν τεράστιες ποσότητες ακριβών δεδομένων για μοναδικές περιπτώσεις χρήσης, να ενισχυθούν με την ανθρώπινη ανατροφοδότηση και διορατικότητα και να επανεξεταστεί το μοντέλο για να επιτευχθούν ακριβείς αποφάσεις.
ΜΜΕ ή Ειδικοί σε Θέματα
Ανεξάρτητα από το μοντέλο που δημιουργείτε – ένα μοντέλο κατανομής κρεβατιών υγειονομικής περίθαλψης ή ένα σύστημα έγκρισης δανείου, το μοντέλο σας θα τα πάει καλύτερα με την τεχνογνωσία στον ανθρώπινο τομέα. Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αξιοποιήσει την τεχνολογία για να δώσει προτεραιότητα στην κατανομή του κρεβατιού με βάση τη διάγνωση, αλλά ο ακριβής και ανθρώπινος προσδιορισμός του ποιος αξίζει το κρεβάτι θα πρέπει να αποφασιστεί από τους ανθρώπους γιατρούς.
Οι ειδικοί σε θέματα θεμάτων με γνώσεις τομέα θα πρέπει να συμμετέχουν σε κάθε στάδιο της ανάπτυξης δεδομένων εκπαίδευσης στον εντοπισμό, την ταξινόμηση, την τμηματοποίηση και τον σχολιασμό πληροφοριών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την περαιτέρω επάρκεια των μοντέλων ML.
QA ή Διασφάλιση Ποιότητας
Η διασφάλιση ποιότητας αποτελεί ένα κρίσιμο βήμα στην ανάπτυξη κάθε προϊόντος. Για να μπορέσετε να πληροίτε τα πρότυπα και τα απαιτούμενα κριτήρια συμμόρφωσης, είναι σημαντικό να δημιουργήσετε ποιότητα μέσα στο δεδομένα κατάρτισης. Είναι σημαντικό να θέσετε σε εφαρμογή πρότυπα ποιότητας που διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τα πρότυπα απόδοσης για να επιτύχετε τα προτιμώμενα αποτελέσματα σε πραγματικές καταστάσεις.
Ανατροφοδότηση
Ανατροφοδότηση, ειδικά στο πλαίσιο της ML, από ανθρώπους βοηθά στη μείωση της συχνότητας των σφαλμάτων και βελτιώνει τη διαδικασία εκμάθησης μηχανών με εποπτευόμενη μάθηση. Με συνεχή ανατροφοδότηση από ειδικούς στο ανθρώπινο αντικείμενο, το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να βελτιώσει τις προβλέψεις του.Κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης των μοντέλων AI, είναι βέβαιο ότι θα κάνει λάθη στις προβλέψεις ή θα παρέχει ανακριβή αποτελέσματα. Ωστόσο, τέτοια σφάλματα οδηγούν σε βελτιωμένη λήψη αποφάσεων και επαναλαμβανόμενες βελτιώσεις. Με έναν άνθρωπο βρόχος ανατροφοδότησης, τέτοιες επαναλήψεις μπορούν να μειωθούν σημαντικά χωρίς συμβιβασμούς στην ακρίβεια.
Βασική αλήθεια
Η βασική αλήθεια σε ένα σύστημα μηχανικής μάθησης αναφέρεται στα μέσα ελέγχου για την ακρίβεια και την αξιοπιστία του μοντέλου ML έναντι του πραγματικού κόσμου. Αναφέρεται στα δεδομένα που αντικατοπτρίζουν στενά την πραγματικότητα και που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του αλγόριθμου ML. Για να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας αντικατοπτρίζουν τη βασική αλήθεια, πρέπει να είναι σχετικά και ακριβή, ώστε να μπορούν να παράγουν πολύτιμα αποτελέσματα κατά την εφαρμογή σε πραγματικό κόσμο.
Τεχνική Ενεργοποίηση
Η τεχνολογία βοηθά στη δημιουργία αποτελεσματικών μοντέλων ML παρέχοντας εργαλεία επικύρωσης και τεχνικές ροής εργασιών και διευκολύνοντας και ταχύτερα την ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
Ανατροφοδότηση, ειδικά στο πλαίσιο της ML, από ανθρώπους βοηθά στη μείωση της συχνότητας των σφαλμάτων και βελτιώνει τη διαδικασία εκμάθησης μηχανών με εποπτευόμενη μάθηση. Με συνεχή ανατροφοδότηση από ειδικούς στο ανθρώπινο αντικείμενο, το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να βελτιώσει τις προβλέψεις του.Η Shaip έχει εφαρμόσει μια κορυφαία πρακτική στον κλάδο της ενσωμάτωσης μιας προσέγγισης ανθρώπινης χρήσης στην ανάπτυξη μηχανών αλγόριθμους εκμάθησης. Με την εμπειρία μας στην παροχή των καλύτερων δεδομένων εκπαίδευσης στην κατηγορία, είμαστε σε θέση να επιταχύνουμε τις προηγμένες πρωτοβουλίες σας ML και AI.
Διαθέτουμε μια ομάδα ειδικών στο θέμα και έχουμε θέσει σε εφαρμογή αυστηρά κριτήρια ποιότητας που διασφαλίζουν άψογη ποιότητα σε σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης. Με τους πολύγλωσσους ειδικούς και τους σχολιαστές μας, έχουμε την τεχνογνωσία να προσφέρουμε στην εφαρμογή μηχανικής εκμάθησης την παγκόσμια εμβέλεια που της αξίζει. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για να μάθετε πώς η εμπειρία μας βοηθά στη δημιουργία προηγμένων εργαλείων AI για τον οργανισμό σας.