Модели машинного обучения не совершенны — они совершенствуются с течением времени, обучением и тестированием. Алгоритм машинного обучения, чтобы иметь возможность производить точные прогнозы, должен быть обучен на большом количестве высокоточных обучающих данных. И со временем, и после серии проб и ошибок он сможет прийти к желаемому результату.
Обеспечение большей точности прогнозов зависит от качества обучающих данных, которые вы вводите в систему. Данные обучения имеют высокое качество только тогда, когда они точны, организованы, аннотированы и актуальны для проекта. Крайне важно привлекать людей для аннотирования, маркировки и настройки модели.
Человек-в-петля подход позволяет человеку участвовать в маркировке, классификации данных и тестировании модели. Особенно в тех случаях, когда алгоритм недостаточно уверен в получении точного прогноза или слишком уверен в неправильном прогнозе и прогнозах, выходящих за пределы допустимого диапазона.
По сути, подход «человек в петле» основан на человеческое взаимодействие повысить качество обучающих данных за счет привлечения людей к маркировке и аннотированию данных и использования таким образом аннотированных данных для обучения модели.
Почему HITL важен? И в какой степени люди должны быть в курсе?
искусственный интеллект вполне способен обрабатывать простые вещи, но в крайних случаях требуется вмешательство человека. Когда модели машинного обучения разрабатываются с использованием как человек и машина знания, они могут обеспечить улучшенные результаты, поскольку оба элемента могут справляться с ограничениями другого и максимизировать производительность модели.
Давайте посмотрим, почему концепция «человек в цикле» работает для большинства моделей машинного обучения.
- Повышает точность и качество прогнозов
- Уменьшает количество ошибок
- Возможность обработки крайних случаев
- Обеспечивает безопасность систем машинного обучения
Что касается второй части вопроса, сколько человеческий интеллект необходимо, мы должны задать себе несколько критических вопросов.
- Сложность решений
- Объем знаний предметной области или участия специалистов, необходимых для модели
- Количество ошибок и неправильных решений, которые могут привести к повреждению
5 ключевых элементов HITL
Доступно ХИТЛ, можно создавать огромные объемы точных данных для уникальных вариантов использования, улучшать их с помощью обратной связи и знаний человека, а также повторно тестировать модель для принятия точных решений.
SME или профильные эксперты
Независимо от того, какую модель вы создаете — модель распределения больничных коек или систему одобрения кредита, — ваша модель будет работать лучше с опытом работы в предметной области. Система искусственного интеллекта может использовать технологию для определения приоритетов распределения коек на основе диагноза, но точное и гуманное определение того, кто заслуживает кровати, должно решаться врачами-людьми.
На каждом этапе разработки обучающих данных следует привлекать экспертов в предметной области, обладающих знаниями в предметной области, для выявления, классификации, сегментации и аннотирования информации, которая может быть использована для повышения квалификации моделей ML.
ОК или гарантия качества
Обеспечение качества является важным шагом в разработке любого продукта. Чтобы иметь возможность соответствовать стандартам и требуемым контрольным показателям соответствия, важно построить в данные обучения. Крайне важно, чтобы вы внедрили стандарты качества, обеспечивающие соблюдение стандартов производительности для достижения желаемых результатов в реальных ситуациях.
Обратная связь
Обратная связь, особенно в контексте ML, от людей помогает снизить частоту ошибок и улучшает процесс обучения машин с контролируемое обучение. Благодаря постоянной обратной связи от экспертов-людей модель ИИ сможет уточнить свои прогнозы.В процессе обучения моделей ИИ обязательно будут допущены ошибки в прогнозах или даны неточные результаты. Однако такие ошибки приводят к улучшению процесса принятия решений и итеративным улучшениям. С человеком Обратная связь, количество таких итераций можно значительно сократить без ущерба для точности.
Земная Истина
Основная истина в системе машинного обучения относится к средствам проверки точности и надежности модели ML по сравнению с реальным миром. Это относится к данным, которые точно отражают реальность и используются для обучения алгоритма ML. Чтобы убедиться, что ваши данные отражают правду, они должны быть актуальными и точными, чтобы они могли давать ценный результат в реальных приложениях.
Техническое обеспечение
Технологии помогают создавать эффективные модели машинного обучения, предоставляя инструменты проверки и методы рабочего процесса, а также упрощая и ускоряя развертывание приложений ИИ.
Обратная связь, особенно в контексте ML, от людей помогает снизить частоту ошибок и улучшает процесс обучения машин с контролируемое обучение. Благодаря постоянной обратной связи от экспертов-людей модель ИИ сможет уточнить свои прогнозы.Shaip применяет ведущую в отрасли практику внедрения подхода «человек в цикле» к разработке машин. алгоритмы обучения. Благодаря нашему опыту предоставления лучших в своем классе данных для обучения, мы можем ускорить ваши передовые инициативы в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
У нас есть команда экспертов в предметной области, и мы установили строгие стандарты качества, которые гарантируют безупречное качество наборов обучающих данных. С нашими многоязычными экспертами и аннотаторами у нас есть опыт, чтобы предоставить вашему приложению машинного обучения тот глобальный охват, которого оно заслуживает. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как наш опыт помогает создавать передовые инструменты искусственного интеллекта для вашей организации.