döngüdeki insan (HITL)

İnsan-in-the-Loop Yaklaşımı ML Model Performansını Nasıl Artırır?

Makine öğrenimi modelleri mükemmel hale getirilmez - eğitim ve testlerle zaman içinde mükemmelleştirilirler. Doğru tahminler üretebilmek için bir ML algoritması, büyük miktarlarda yüksek doğrulukta eğitim verileri üzerinde eğitilmelidir. Ve fazla mesai ve bir dizi deneme yanılma testinin ardından istenilen çıktıya ulaşabilecektir.

Tahminlerde daha fazla doğruluk sağlamak, sisteme beslediğiniz eğitim verilerinin kalitesine bağlıdır. Eğitim verileri yalnızca doğru, düzenli, açıklamalı ve projeyle ilgili olduğunda yüksek kalitededir. Modele açıklama eklemek, etiketlemek ve ayarlamak için insanları dahil etmek çok önemlidir.

Insan-in-the-döngü yaklaşım, etiketlemede, verilerin sınıflandırılmasında ve modeli test etmede insan katılımına izin verir. Özellikle algoritmanın doğru bir tahmin elde etme konusunda kendine güveni az olduğu veya yanlış bir tahmin ve aralık dışı tahminler hakkında aşırı güvendiği durumlarda. 

Esasen, döngüdeki insan yaklaşımı, insan etkileşimi Verileri etiketlemeye ve açıklama eklemeye insanları dahil ederek ve modeli eğitmek için bu şekilde açıklamalı verileri kullanarak eğitim verilerinin kalitesini iyileştirmek.

HITL Neden Önemlidir? Ve İnsanlar Ne Derecede Döngüde Olmalı?

Döngü İçinde İnsan Yapay zeka basit şeylerle başa çıkma konusunda oldukça yeteneklidir, ancak uç durumlarda insan müdahalesi gerekir. Makine öğrenimi modelleri her ikisi kullanılarak tasarlandığında insan ve makine bilgi, her iki öğe de diğerinin sınırlamalarını kaldırabildiği ve modelin performansını en üst düzeye çıkarabildiği için gelişmiş sonuçlar sağlayabilirler.

Döngüdeki insan konseptinin çoğu ML modelinde neden işe yaradığına bakalım.

  • Tahminlerin doğruluğunu ve kalitesini artırır
  • Hata sayısını azaltır 
  • Edge kasaları işleyebilme
  • Güvenli ML sistemleri sağlar

Sorunun ikinci kısmı için, ne kadar insan zekası gerektiğinde kendimize bazı kritik sorular sormalıyız.

  • Kararların karmaşıklığı
  • Model için gereken alan bilgisi veya uzman katılımı miktarı
  • Hasar hatalarının sayısı ve yanlış kararlar neden olabilir

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

HITL'nin 5 Temel Öğesi

İle VURUŞ, benzersiz kullanım durumları için büyük miktarlarda doğru veri oluşturmak, insan geri bildirimi ve içgörüsü ile geliştirmek ve doğru kararlar almak için modeli yeniden test etmek mümkündür.

  1. KOBİ veya Konu Uzmanları

    Oluşturmakta olduğunuz model ne olursa olsun - bir sağlık yatağı tahsis modeli veya bir kredi onay sistemi, modeliniz insan alanı uzmanlığı ile daha iyi sonuç verecektir. Bir AI sistemi, teşhise dayalı olarak yatak tahsisine öncelik vermek için teknolojiden yararlanabilir, ancak yatağı kimin hak ettiğini doğru ve insani bir şekilde belirlemek için insan doktorlar tarafından karar verilmelidir.

    Alan bilgisine sahip konu uzmanları, makine öğrenimi modellerinin yeterliliğini ilerletmek için kullanılabilecek bilgileri tanımlama, sınıflandırma, bölümlere ayırma ve açıklama ekleme konusunda eğitim verisi geliştirmenin her aşamasına dahil edilmelidir.

  2. QA veya Kalite Güvencesi

    Kalite güvencesi, herhangi bir ürün geliştirmede kritik bir adım oluşturur. Standartları ve gerekli uyumluluk kriterlerini karşılayabilmek için, kalite içine Eğitim verileri. Gerçek dünyadaki durumlarda tercih edilen sonuçlara ulaşmak için performans standartlarına bağlılığı sağlayan kalite standartlarını uygulamaya koymanız çok önemlidir.

  3. Görüş ve Tavsiyeleriniz

    Sabit Geri Bildirim Görüş ve Tavsiyeleriniz, özellikle ML bağlamında, insanlardan, hata sıklığını azaltmaya yardımcı olur ve makinelerin öğrenme sürecini iyileştirir. denetimli öğrenme. Yapay zeka modeli, insan konu uzmanlarından sürekli geri bildirim alarak tahminlerini iyileştirebilecek.

    Yapay zeka modellerinin eğitilmesi sürecinde tahminlerde hata yapılması veya hatalı sonuçlar vermesi kaçınılmazdır. Bununla birlikte, bu tür hatalar, gelişmiş karar verme ve yinelemeli iyileştirmelere yol açar. bir insanla geribildirim döngüsü, bu tür yinelemeler, doğruluktan ödün vermeden büyük ölçüde azaltılabilir.

  4. Zemin gerçeği

    Bir makine öğrenimi sistemindeki temel gerçek, ML modelinin gerçek dünyaya karşı doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etme araçlarını ifade eder. Gerçekliği yakından yansıtan ve ML algoritmasını eğitmek için kullanılan verileri ifade eder. Verilerinizin temel gerçeği yansıttığından emin olmak için, gerçek dünya uygulaması sırasında değerli çıktılar üretebilmesi için ilgili ve doğru olması gerekir.

  5. Teknik Etkinleştirme

    Teknoloji, doğrulama araçları ve iş akışı teknikleri sağlayarak ve AI uygulamalarının dağıtımını daha kolay ve hızlı hale getirerek verimli ML modelleri oluşturmaya yardımcı olur.

Shaip, makine geliştirmeye döngüde insan yaklaşımını dahil etmek için endüstri lideri bir uygulamaya sahiptir. öğrenme algoritmaları. Sınıfının en iyisi eğitim verilerini sağlama konusundaki deneyimimizle, gelişmiş makine öğrenimi ve yapay zeka girişimlerinizi hızlandırabiliyoruz.

Yerleşik bir konu uzmanlarından oluşan bir ekibimiz var ve kusursuz kaliteli eğitim veri kümelerini garanti eden katı kalite kriterlerini uygulamaya koyduk. Çok dilli uzmanlarımız ve yorumcularımızla, makine öğrenimi uygulamanıza hak ettiği küresel erişimi sağlayacak uzmanlığa sahibiz. Deneyimimizin kuruluşunuz için gelişmiş AI araçları oluşturmaya nasıl yardımcı olduğunu öğrenmek için bugün bizimle iletişime geçin.

sosyal paylaşım

Hoşunuza gidebilir