Maskininlärningsmodeller görs inte perfekta – de fulländas över tid, med utbildning och testning. En ML-algoritm, för att kunna producera korrekta förutsägelser, bör tränas på enorma mängder mycket exakt träningsdata. Och övertid och efter en rad trial and error tester, kommer den att kunna komma med önskad utgång.
Att säkerställa större noggrannhet i förutsägelser beror på kvaliteten på träningsdata du matar in i systemet. Utbildningsdata är av hög kvalitet endast när de är korrekta, organiserade, kommenterade och relevanta för projektet. Det är viktigt att involvera människor för att kommentera, märka och ställa in modellen.
Människan-i-slingan tillvägagångssätt möjliggör mänskligt engagemang i märkning, klassificering av data och testning av modellen. Speciellt i fall då algoritmen är undersäker på att härleda en korrekt förutsägelse eller översäker på en felaktig förutsägelse och förutsägelser utanför intervallet.
I huvudsak förlitar sig människan-i-slingan på mänsklig interaktion att förbättra kvaliteten på träningsdata genom att involvera människor i att märka och kommentera data och använda sålunda kommenterade data för att träna modellen.
Varför är HITL viktigt? Och i vilken grad ska människor vara i slingan?
Artificiell intelligens är ganska kapabel att hantera enkla saker, men för kantfall krävs mänsklig inblandning. När maskininlärningsmodeller är designade med båda människa och maskin kunskap kan de leverera förbättrade resultat eftersom båda elementen kan hantera den andras begränsningar och maximera modellens prestanda.
Låt oss titta på varför konceptet människa-i-slingan fungerar för de flesta ML-modeller.
- Ökar noggrannheten och kvaliteten på förutsägelser
- Minskar antalet fel
- Kan hantera kantfodral
- Säkerställer säkra ML-system
För den andra delen av frågan, hur mycket mänsklig intelligens behövs måste vi ställa oss några kritiska frågor.
- Komplexiteten i besluten
- Mängden domänkunskap eller specialistinblandning som behövs för modellen
- Antalet skadefel och felaktiga beslut kan orsaka
5 nyckelelement i HITL
Med HITL, är det möjligt att skapa enorma mängder korrekt data för unika användningsfall, förbättra den med mänsklig feedback och insikt och testa om modellen för att uppnå korrekta beslut.
SME eller ämnesexperter
Oavsett modell bygger du – en tilldelningsmodell för sjukvårdssängar eller ett system för godkännande av lån, kommer din modell att klara sig bättre med expertis inom mänsklig domän. Ett AI-system kan utnyttja teknik för att prioritera sängtilldelning baserat på diagnos, men att exakt och humant bestämma vem som förtjänar sängen bör beslutas av de mänskliga läkarna.
Ämnesexperter med domänkunskap bör involveras i varje skede av utbildningen av datautveckling för att identifiera, klassificera, segmentera och kommentera information som kan användas för att främja kompetensen hos ML-modellerna.
QA eller kvalitetssäkring
Kvalitetssäkring utgör ett avgörande steg i all produktutveckling. För att kunna uppfylla de standarder och efterlevnadsnormer som krävs är det viktigt att bygga kvalitet i träningsdata. Det är viktigt att du inför kvalitetsstandarder som säkerställer att prestationsstandarder följs för att uppnå önskade resultat i verkliga situationer.
Återkoppling
Återkoppling, särskilt i samband med ML, från människor hjälper till att minska frekvensen av fel och förbättrar inlärningsprocessen för maskiner med övervakad inlärning. Med konstant feedback från mänskliga ämnesexperter kommer AI-modellen att kunna förfina sina förutsägelser.Under processen med att träna AI-modellerna kommer det att göra fel i förutsägelser eller ge felaktiga resultat. Sådana fel leder dock till förbättrat beslutsfattande och iterativa förbättringar. Med en människa Återkopplingsslinga, kan sådana iterationer reduceras avsevärt utan att kompromissa med noggrannheten.
Mark Sanningen
Grundsanning i ett maskininlärningssystem hänvisar till sättet att kontrollera ML-modellens noggrannhet och tillförlitlighet mot den verkliga världen. Det hänvisar till data som nära återspeglar verkligheten och som används för att träna ML-algoritmen. För att se till att din data återspeglar den grundläggande sanningen måste den vara relevant och korrekt så att den kan producera värdefull produktion under verklig tillämpning.
Teknisk aktivering
Tekniken hjälper till att skapa effektiva ML-modeller genom att tillhandahålla valideringsverktyg och arbetsflödestekniker och göra det enklare och snabbare att distribuera AI-applikationer.
Återkoppling, särskilt i samband med ML, från människor hjälper till att minska frekvensen av fel och förbättrar inlärningsprocessen för maskiner med övervakad inlärning. Med konstant feedback från mänskliga ämnesexperter kommer AI-modellen att kunna förfina sina förutsägelser.Shaip har på plats en branschledande praxis för att införliva en människa-i-slingan för att utveckla maskin inlärningsalgoritmer. Med vår erfarenhet av att tillhandahålla klassens bästa träningsdata kan vi accelerera dina avancerade ML- och AI-initiativ.
Vi har ett team av ämnesexperter ombord och har infört stränga kvalitetsriktmärken som garanterar oklanderlig kvalitetsuppsättning av utbildningsdata. Med våra flerspråkiga experter och annotatorer har vi expertis för att ge din maskininlärningsapplikation den globala räckvidd den förtjänar. Kontakta oss idag för att veta hur vår erfarenhet hjälper till att bygga avancerade AI-verktyg för din organisation.