A gépi tanulási modelleket nem teszik tökéletessé – az idő múlásával, képzéssel és teszteléssel tökéletesednek. Egy ML algoritmust, hogy pontos előrejelzéseket tudjon készíteni, hatalmas mennyiségű, rendkívül pontos képzési adatra kell képezni. A túlórák és a próba- és hibatesztek sorozata után képes lesz elérni a kívánt kimenetet.
Az előrejelzések nagyobb pontosságának biztosítása a rendszerbe betáplált edzési adatok minőségétől függ. A képzési adatok csak akkor jó minőségűek, ha pontosak, rendszerezettek, megjegyzésekkel ellátottak és relevánsak a projekt szempontjából. Nagyon fontos, hogy embereket vonjanak be a modell megjegyzéseibe, címkézéséhez és hangolásához.
Ember a hurokban A megközelítés lehetővé teszi az emberi részvételt a címkézésben, az adatok osztályozásában és a modell tesztelésében. Különösen azokban az esetekben, amikor az algoritmus nem eléggé magabiztos a pontos előrejelzés levezetésében, vagy túlságosan magabiztos a helytelen előrejelzésekkel és a tartományon kívüli előrejelzésekkel kapcsolatban.
Lényegében az ember a hurokban megközelítés támaszkodik emberi kapcsolat a betanítási adatok minőségének javítása azáltal, hogy embereket vonunk be az adatok címkézésébe és annotálásába, és így annotált adatokat használunk a modell betanításához.
Miért fontos a HITL? És milyen mértékben kell az embereknek a hurokban lenni?
Mesterséges intelligencia eléggé képes kezelni az egyszerű dolgokat, de éles esetekben emberi beavatkozásra van szükség. Amikor a gépi tanulási modelleket mindkettő felhasználásával tervezik ember és gép tudással, javított eredményeket hozhatnak, mivel mindkét elem képes kezelni a másik korlátait és maximalizálni a modell teljesítményét.
Nézzük meg, miért működik az ember a hurokban koncepció a legtöbb ML modellnél.
- Növeli az előrejelzések pontosságát és minőségét
- Csökkenti a hibák számát
- Képes éles tokok kezelésére
- Biztosítja a biztonságos ML-rendszereket
A kérdés második részéhez mennyi humán felderítés szükség van rá, fel kell tennünk magunknak néhány kritikus kérdést.
- A döntések összetettsége
- A modellhez szükséges területi tudás vagy szakember bevonása mennyisége
- A hibák és a rossz döntések által okozott károk száma
5 A HITL kulcselemei
A HITL, lehetőség nyílik hatalmas mennyiségű pontos adat létrehozására egyedi felhasználási esetekre, emberi visszajelzésekkel és betekintéssel bővíthető, valamint a modell újbóli tesztelése a pontos döntések érdekében.
KKV-k vagy témaszakértők
Függetlenül attól, hogy milyen modellt épít – egészségügyi ágykiosztási modellt vagy hitel-jóváhagyási rendszert, az Ön modellje jobban teljesít majd az emberi terület szakértelmével. Egy mesterséges intelligencia rendszer a technológiát felhasználva prioritást adhat az ágykiosztásnak a diagnózis alapján, de annak pontos és humánus meghatározásához, hogy ki érdemli meg az ágyat, a humán orvosoknak kell eldönteniük.
A szakterületi ismeretekkel rendelkező szakértőket be kell vonni a képzési adatok fejlesztésének minden szakaszába az olyan információk azonosításába, osztályozásába, szegmentálásába és annotálásába, amelyek felhasználhatók az ML modellek jártasságának növelésére.
minőségbiztosítás vagy minőségbiztosítás
A minőségbiztosítás minden termékfejlesztés kritikus lépése. A szabványok és az előírt megfelelőségi referenciaértékek teljesítéséhez fontos az építkezés világítás be a képzési adatok. Alapvető fontosságú, hogy olyan minőségi szabványokat hozzon létre, amelyek biztosítják a teljesítménynormák betartását, hogy valós helyzetekben elérjék a kívánt eredményeket.
Visszacsatolás
Visszacsatolás, különösen az ML kontextusában, az emberektől származó hibák csökkentik a hibák gyakoriságát és javítják a gépek tanulási folyamatát felügyelt tanulás. Az emberi témával foglalkozó szakértők folyamatos visszajelzésével az AI-modell finomítani tudja majd előrejelzéseit.Az AI-modellek betanítása során az előrejelzésekben hibákat követ el, vagy pontatlan eredményeket ad. Az ilyen hibák azonban jobb döntéshozatalhoz és iteratív fejlesztésekhez vezetnek. Egy emberrel visszacsatolás, az ilyen iterációk nagymértékben lecsökkenhetnek a pontosság veszélyeztetése nélkül.
Alapvető igazság
Az alapigazság egy gépi tanulási rendszerben az ML-modell pontosságának és megbízhatóságának a valós világhoz viszonyított ellenőrzésére utal. Azokra az adatokra vonatkozik, amelyek szorosan tükrözik a valóságot, és amelyeket az ML algoritmus betanításához használnak. Ahhoz, hogy az adatok tükrözzék az alapigazságot, relevánsnak és pontosnak kell lenniük, hogy értékes eredményeket tudjanak produkálni a valós alkalmazás során.
Tech Enablement
A technológia segít a hatékony ML-modellek létrehozásában azáltal, hogy érvényesítési eszközöket és munkafolyamat-technikákat biztosít, valamint megkönnyíti és gyorsabbá teszi az AI-alkalmazások telepítését.
Visszacsatolás, különösen az ML kontextusában, az emberektől származó hibák csökkentik a hibák gyakoriságát és javítják a gépek tanulási folyamatát felügyelt tanulás. Az emberi témával foglalkozó szakértők folyamatos visszajelzésével az AI-modell finomítani tudja majd előrejelzéseit.A Shaip iparágvezető gyakorlattal rendelkezik az emberi hurokban történő megközelítés beépítésében a gépek fejlesztésébe tanulási algoritmusok. A kategóriájában legjobb képzési adatok biztosításában szerzett tapasztalatunknak köszönhetően felgyorsíthatjuk az Ön fejlett ML és AI kezdeményezéseit.
Szakértőkből álló csapatunk van, és szigorú minőségi referenciaértékeket vezettünk be, amelyek kifogástalan minőségű képzési adatkészleteket biztosítanak. Többnyelvű szakértőinkkel és annotátorainkkal rendelkezünk azzal a szakértelemmel, hogy az Ön gépi tanulási alkalmazását a megérdemelt globális elérést biztosítsa. Lépjen kapcsolatba velünk még ma, és megtudja, hogy tapasztalatunk miként segíti a fejlett AI-eszközök létrehozását szervezete számára.