I modelli di apprendimento automatico non sono perfetti: vengono perfezionati nel tempo, con formazione e test. Un algoritmo ML, per essere in grado di produrre previsioni accurate, dovrebbe essere addestrato su enormi quantità di dati di addestramento altamente accurati. E con gli straordinari e dopo una serie di prove ed errori di test, sarà in grado di ottenere l'output desiderato.
La garanzia di una maggiore precisione nelle previsioni dipende dalla qualità dei dati di addestramento inseriti nel sistema. I dati di formazione sono di alta qualità solo quando sono accurati, organizzati, annotati e pertinenti al progetto. È fondamentale coinvolgere gli esseri umani per annotare, etichettare e mettere a punto il modello.
Essere umano nel giro approccio consente il coinvolgimento umano nell'etichettatura, nella classificazione dei dati e nel test del modello. Soprattutto nei casi in cui l'algoritmo è poco sicuro nel ricavare una previsione accurata o troppo sicuro su una previsione errata e previsioni fuori range.
In sostanza, l'approccio human-in-the-loop si basa interazione umana migliorare la qualità dei dati di addestramento coinvolgendo gli esseri umani nell'etichettatura e nell'annotazione dei dati e utilizzando i dati così annotati per addestrare il modello.
Perché è importante HITL? E fino a che punto gli esseri umani dovrebbero essere nel ciclo?
intelligenza artificiale è abbastanza in grado di gestire cose semplici, ma per i casi limite è necessaria l'interferenza umana. Quando i modelli di machine learning vengono progettati utilizzando entrambi umano e macchina conoscenza, possono fornire risultati migliori poiché entrambi gli elementi possono gestire i limiti dell'altro e massimizzare le prestazioni del modello.
Diamo un'occhiata al motivo per cui il concetto di human-in-the-loop funziona per la maggior parte dei modelli ML.
- Aumenta la precisione e la qualità delle previsioni
- Riduce il numero di errori
- In grado di gestire casi limite
- Garantisce sistemi ML sicuri
Per la seconda parte della domanda, quanto intelligenza umana è necessario, dobbiamo porci alcune domande critiche.
- La complessità delle decisioni
- La quantità di conoscenza del dominio o il coinvolgimento di specialisti necessari per il modello
- Il numero di errori di danno e decisioni sbagliate potrebbero causare
5 Elementi chiave di HITL
Con HITL, è possibile creare enormi quantità di dati accurati per casi d'uso unici, migliorarli con feedback e approfondimenti umani e testare nuovamente il modello per ottenere decisioni accurate.
PMI o esperti in materia
Indipendentemente dal modello che stai costruendo: un modello di allocazione del letto sanitario o un sistema di approvazione del prestito, il tuo modello funzionerà meglio con l'esperienza del dominio umano. Un sistema di intelligenza artificiale può sfruttare la tecnologia per dare priorità all'assegnazione dei letti in base alla diagnosi, ma per determinare in modo accurato e umano chi merita il letto dovrebbe essere deciso dai medici umani.
Esperti in materia con conoscenze di dominio dovrebbero essere coinvolti in ogni fase dello sviluppo dei dati di formazione per identificare, classificare, segmentare e annotare le informazioni che possono essere utilizzate per migliorare la competenza dei modelli ML.
QA o Garanzia di qualità
La garanzia della qualità costituisce un passaggio fondamentale in qualsiasi sviluppo del prodotto. Per essere in grado di soddisfare gli standard e i benchmark di conformità richiesti, è importante costruire qualità nella dati di allenamento. È essenziale mettere in atto standard di qualità che garantiscano il rispetto degli standard di prestazione per ottenere i risultati desiderati nelle situazioni del mondo reale.
Feedback
Feedback, soprattutto nel contesto del ML, dagli esseri umani aiuta a ridurre la frequenza degli errori e migliora il processo di apprendimento delle macchine con apprendimento supervisionato. Con il feedback costante degli esperti in materia umana, il modello di intelligenza artificiale sarà in grado di perfezionare le sue previsioni.Durante il processo di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, è destinato a commettere errori nelle previsioni o a fornire risultati imprecisi. Tuttavia, tali errori portano a un migliore processo decisionale e miglioramenti iterativi. Con un umano ciclo di feedback, tali iterazioni possono essere notevolmente ridotte senza compromettere la precisione.
Realtà di base
La verità di base in un sistema di apprendimento automatico si riferisce ai mezzi per verificare l'accuratezza e l'affidabilità del modello ML rispetto al mondo reale. Si riferisce ai dati che riflettono da vicino la realtà e che vengono utilizzati per addestrare l'algoritmo ML. Per assicurarti che i tuoi dati riflettano la verità di base, devono essere pertinenti e accurati in modo da poter produrre un output prezioso durante l'applicazione nel mondo reale.
Abilitazione tecnologica
La tecnologia aiuta nella creazione di modelli ML efficienti fornendo strumenti di convalida e tecniche di flusso di lavoro e rendendo più semplice e veloce l'implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale.
Feedback, soprattutto nel contesto del ML, dagli esseri umani aiuta a ridurre la frequenza degli errori e migliora il processo di apprendimento delle macchine con apprendimento supervisionato. Con il feedback costante degli esperti in materia umana, il modello di intelligenza artificiale sarà in grado di perfezionare le sue previsioni.Shaip ha messo in atto una pratica leader del settore di incorporare un approccio umano nel ciclo per lo sviluppo di macchine algoritmi di apprendimento. Grazie alla nostra esperienza nel fornire i migliori dati di formazione della categoria, siamo in grado di accelerare le tue iniziative avanzate di ML e AI.
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