Моделите за машинно обучение не са направени перфектни – те се усъвършенстват с течение на времето, с обучение и тестване. Един ML алгоритъм, за да може да произвежда точни прогнози, трябва да бъде обучен върху огромни количества високо точни данни за обучение. И извънредно време и след поредица от тестове на проби и грешки, той ще може да излезе с желания резултат.
Осигуряването на по-голяма точност на прогнозите зависи от качеството на данните за обучение, които подавате в системата. Данните за обучение са с високо качество само когато са точни, организирани, анотирани и подходящи за проекта. Изключително важно е да се включат хора, които да коментират, етикетират и настройват модела.
Човек в цикъла подходът позволява човешко участие в етикетирането, класифицирането на данните и тестването на модела. Особено в случаите, когато алгоритъмът е недостатъчно уверен в извличането на точна прогноза или прекалено уверен в неправилна прогноза и прогнози извън диапазона.
По същество подходът на човек в цикъла разчита на човешко взаимодействие за подобряване на качеството на данните за обучение чрез включване на хора в етикетиране и анотиране на данни и използване на така анотирани данни за обучение на модела.
Защо HITL е важен? И до каква степен хората трябва да бъдат в цикъла?
Нека да разгледаме защо концепцията за човек в цикъла работи за повечето ML модели.
- Повишава точността и качеството на прогнозите
- Намалява броя на грешките
- Възможност за работа с крайни случаи
- Осигурява безопасни ML системи
За втората част на въпроса колко човешки интелект е необходимо, трябва да си зададем някои критични въпроси.
- Сложността на решенията
- Размерът на познанията в областта или участието на специалист, необходими за модела
- Броят на грешките и грешните решения, които могат да причинят
5 ключови елемента на HITL
с ХИТЛ, е възможно да се създадат огромни количества точни данни за уникални случаи на употреба, да се подобрят с човешка обратна връзка и прозрения и да се тества отново моделът, за да се постигнат точни решения.
МСП или експерти по даден предмет
Независимо от модела, който изграждате – модел за разпределяне на легла в здравеопазването или система за одобрение на заеми, вашият модел ще се справи по-добре с експертен опит в областта на човешките ресурси. Една AI система може да използва технологията, за да приоритизира разпределението на леглото въз основа на диагнозата, но точното и хуманно определяне кой заслужава леглото трябва да бъде решено от човешките лекари.
Експерти по предмета с познания в областта трябва да бъдат включени на всеки етап от разработването на данни за обучение при идентифициране, класифициране, сегментиране и анотиране на информация, която може да се използва за подобряване на уменията на моделите за машинно обучение.
QA или осигуряване на качеството
Гарантирането на качеството представлява критична стъпка в разработването на всеки продукт. За да можем да изпълним стандартите и необходимите показатели за съответствие, е важно да изградим качество в данни за обучение. От съществено значение е да поставите стандарти за качество, които гарантират спазването на стандартите за ефективност, за да постигнете предпочитаните резултати в реални ситуации.
Обратна връзка
По време на процеса на обучение на AI моделите, той е длъжен да направи грешки в прогнозите или да предостави неточни резултати. Такива грешки обаче водят до подобрено вземане на решения и итеративни подобрения. С човек обратна връзка, такива итерации могат да бъдат значително намалени, без да се прави компромис с точността.
Фундаментална истина
Основната истина в системата за машинно обучение се отнася до средствата за проверка на точността и надеждността на ML модела спрямо реалния свят. Отнася се за данните, които отразяват точно реалността и които се използват за обучение на алгоритъма за машинно обучение. За да сте сигурни, че вашите данни отразяват основната истина, те трябва да бъдат уместни и точни, така че да могат да произвеждат ценни резултати по време на приложение в реалния свят.
Технологично активиране
Технологията подпомага създаването на ефективни ML модели, като предоставя инструменти за валидиране и техники за работен процес и прави по-лесно и по-бързо внедряването на AI приложения.
Shaip има водеща в индустрията практика за включване на подход „човек в цикъла“ към разработване на машина алгоритми за обучение. С нашия опит в предоставянето на най-добрите в класа данни за обучение, ние сме в състояние да ускорим вашите усъвършенствани ML и AI инициативи.
Разполагаме с екип от експерти по предмета и сме въвели строги стандарти за качество, които гарантират набори от данни за обучение с безупречно качество. С нашите многоезични експерти и анотатори ние имаме експертния опит да дадем на вашето приложение за машинно обучение глобалния обхват, който заслужава. Свържете се с нас днес, за да научите как нашият опит помага за изграждането на усъвършенствани AI инструменти за вашата организация.