mens-in-die-lus (HITL)

Hoe verbeter die mens-in-die-lus-benadering ML-modelprestasie?

Masjienleermodelle word nie perfek gemaak nie – hulle word met verloop van tyd vervolmaak, met opleiding en toetsing. 'n ML-algoritme, om akkurate voorspellings te kan produseer, moet opgelei word op massiewe hoeveelhede hoogs-akkurate opleidingsdata. En oortyd en na 'n reeks proef-en-fouttoetsing, sal dit met die verlangde uitset vorendag kan kom.

Om groter akkuraatheid in voorspellings te verseker, hang af van die kwaliteit van opleidingsdata wat jy in die stelsel invul. Opleidingsdata is slegs van hoë gehalte wanneer dit akkuraat, georganiseer, geannoteer en relevant tot die projek is. Dit is van kritieke belang om mense te betrek om die model te annoteer, etiketteer en in te stel.

Mens-in-die-lus benadering laat menslike betrokkenheid toe by etikettering, klassifikasie van die data en toetsing van die model. Veral in gevalle waar die algoritme te min vertroue het in die afleiding van 'n akkurate voorspelling of oorversekerd is oor 'n verkeerde voorspelling en buite-bereik voorspellings. 

In wese maak die mens-in-die-lus-benadering staat op menslike interaksie om die kwaliteit van opleidingsdata te verbeter deur mense by die etikettering en annotering van data te betrek en dus geannoteerde data te gebruik om die model op te lei.

Hoekom is HITL belangrik? En tot watter mate moet mense in die lus wees?

Mens-in-die-lus Kunsmatige intelligensie is redelik in staat om eenvoudige goed te hanteer, maar vir randgevalle word menslike inmenging vereis. Wanneer masjienleermodelle ontwerp word deur beide te gebruik mens en masjien kennis, kan hulle verbeterde resultate lewer aangesien beide elemente die beperkings van die ander kan hanteer en die prestasie van die model kan maksimeer.

Kom ons kyk hoekom die mens-in-die-lus-konsep vir die meeste ML-modelle werk.

  • Verhoog akkuraatheid en kwaliteit van voorspellings
  • Verminder die aantal foute 
  • In staat om randsake te hanteer
  • Verseker veilige ML-stelsels

Vir die tweede deel van die vraag, hoeveel menslike intelligensie nodig is, moet ons onsself 'n paar kritiese vrae vra.

  • Die kompleksiteit van die besluite
  • Die hoeveelheid domeinkennis of spesialisbetrokkenheid wat nodig is vir die model
  • Die aantal skadefoute en verkeerde besluite kan veroorsaak

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

5 Sleutelelemente van HITL

Met HITL, is dit moontlik om massiewe hoeveelhede akkurate data vir unieke gebruiksgevalle te skep, dit te verbeter met menslike terugvoer en insig, en die model te hertoets om akkurate besluite te neem.

  1. KMO of vakkundiges

    Ongeag die model, jy bou – 'n gesondheidsorgbedtoewysingsmodel of 'n leninggoedkeuringstelsel, jou model sal beter vaar met menslike domeinkundigheid. 'n KI-stelsel kan tegnologie gebruik om bedtoewysing te prioritiseer op grond van diagnose, maar om akkuraat en menslik te bepaal wie die bed verdien, moet deur die menslike dokters besluit word.

    Vakkundiges met domeinkennis moet by elke stadium van opleiding van data-ontwikkeling betrokke wees by die identifisering, klassifikasie, segmentering en annotering van inligting wat gebruik kan word om die vaardigheid van die ML-modelle te bevorder.

  2. QA of kwaliteitsversekering

    Gehalteversekering vorm 'n kritieke stap in enige produkontwikkeling. Om aan die standaarde en vereiste voldoeningsmaatstawwe te kan voldoen, is dit belangrik om te bou gehalte in die opleidingsdata. Dit is noodsaaklik dat jy kwaliteitstandaarde instel wat voldoening aan prestasiestandaarde verseker om die voorkeuruitkomste in werklike situasies te bereik.

  3. terugvoer

    Konstante terugvoer terugvoer, veral in die konteks van ML, van mense help om die frekwensie van foute te verminder en verbeter die leerproses van masjiene met begeleide leer. Met konstante terugvoer van menslike vakkundiges, sal die KI-model sy voorspellings kan verfyn.

    Tydens die opleiding van die KI-modelle sal dit beslis foute in voorspellings maak of onakkurate resultate lewer. Sulke foute lei egter tot verbeterde besluitneming en iteratiewe verbeterings. Met 'n mens terugvoerlus, kan sulke iterasies aansienlik verminder word sonder om akkuraatheid in te boet.

  4. Grondwaarheid

    Grondwaarheid in 'n masjienleerstelsel verwys na die manier om na te gaan vir die akkuraatheid en betroubaarheid van die ML-model teenoor die werklike wêreld. Dit verwys na die data wat die werklikheid nou weerspieël en wat gebruik word om die ML-algoritme op te lei. Om seker te maak dat jou data die grondwaarheid weerspieël, moet dit relevant en akkuraat wees sodat dit waardevolle uitset tydens werklike toepassing kan lewer.

  5. Tegniese aktivering

    Tegnologie help met die skep van doeltreffende ML-modelle deur valideringsinstrumente en werkvloeitegnieke te verskaf en dit makliker en vinniger te maak om KI-toepassings te ontplooi.

Shaip het 'n toonaangewende praktyk in plek om 'n mens-in-die-lus benadering tot die ontwikkeling van masjiene in te sluit leeralgoritmes. Met ons ervaring in die verskaffing van die beste opleidingsdata, is ons in staat om u gevorderde ML- en KI-inisiatiewe te versnel.

Ons het 'n span vakkundiges aan boord en het streng kwaliteit maatstawwe ingestel wat onberispelike kwaliteit opleidingdatastelle verseker. Met ons veeltalige kundiges en annoteerders het ons die kundigheid om jou masjienleertoepassing die wêreldwye reikwydte te gee wat dit verdien. Kontak ons ​​vandag nog om te weet hoe ons ervaring help om gevorderde KI-nutsgoed vir jou organisasie te bou.

Sosiale Deel

Jy kan ook graag