Koneoppimismalleista ei tehdä täydellisiä – niitä täydennetään ajan myötä koulutuksen ja testauksen avulla. Jotta ML-algoritmi pystyisi tuottamaan tarkkoja ennusteita, sitä tulisi kouluttaa valtaviin määriin erittäin tarkkoja harjoitustietoja. Ja ylitöitä ja useiden yritys- ja virhetestausten jälkeen se pystyy antamaan halutun tuloksen.
Ennusteiden tarkkuuden varmistaminen riippuu järjestelmään syöttämiesi harjoitustietojen laadusta. Koulutusdata on korkealaatuista vain silloin, kun se on tarkkaa, organisoitua, annotoitua ja projektiin liittyvää. On erittäin tärkeää, että ihmiset osallistuvat mallin merkitsemiseen, merkitsemiseen ja virittämiseen.
Ihmisen-in-the-silmukan Tämä lähestymistapa mahdollistaa ihmisen osallistumisen merkitsemiseen, tietojen luokitteluun ja mallin testaamiseen. Varsinkin tapauksissa, joissa algoritmi on alivarma johtaessaan tarkan ennusteen tai liian itsevarma väärästä ennusteesta ja alueen ulkopuolisista ennusteista.
Pohjimmiltaan ihminen silmukassa -lähestymistapa perustuu ihmisen vuorovaikutusta parantaa harjoitustietojen laatua ottamalla ihmiset mukaan tietojen merkitsemiseen ja merkitsemiseen ja käyttämällä siten annotoitua dataa mallin harjoittamiseen.
Miksi HITL on tärkeä? Ja missä määrin ihmisten pitäisi olla silmukassa?
Tekoäly on melko kykenevä käsittelemään yksinkertaisia asioita, mutta reunatapauksissa tarvitaan ihmisen puuttumista. Kun koneoppimismallit suunnitellaan käyttämällä molempia ihminen ja kone tieto, ne voivat tuottaa parempia tuloksia, koska molemmat elementit voivat käsitellä toisen rajoituksia ja maksimoida mallin suorituskyvyn.
Katsotaanpa, miksi ihminen silmukassa -konsepti toimii useimmissa ML-malleissa.
- Lisää ennusteiden tarkkuutta ja laatua
- Vähentää virheiden määrää
- Pystyy käsittelemään reunakoteloita
- Takaa turvalliset ML-järjestelmät
Kysymyksen toisessa osassa, kuinka paljon ihmisen älykkyyttä tarvitaan, meidän on esitettävä itseltämme joitain kriittisiä kysymyksiä.
- Päätösten monimutkaisuus
- Mallin edellyttämän toimialueen tietämyksen tai asiantuntijan osallistumisen määrä
- Virheet ja väärät päätökset voivat aiheuttaa vahinkoja
5 HITL:n keskeiset elementit
Kanssa HITL, on mahdollista luoda valtavia määriä tarkkaa dataa ainutlaatuisia käyttötapauksia varten, parantaa sitä ihmisten palautteella ja oivalluksella ja testata mallia uudelleen tarkkojen päätösten saamiseksi.
pk-yritykset tai asioiden asiantuntijat
Riippumatta mallista, jota rakennat – terveydenhuollon vuodejakomallia tai lainan hyväksymisjärjestelmää, mallisi pärjää paremmin ihmisten asiantuntemuksella. Tekoälyjärjestelmä voi hyödyntää teknologiaa priorisoidakseen sänkyjen jakamisen diagnoosin perusteella, mutta lääkärien pitäisi päättää tarkasti ja inhimillisesti, kuka ansaitsee sängyn.
Aiheen asiantuntijoiden, joilla on alan tietämystä, tulisi olla mukana jokaisessa koulutusdatan kehittämisen vaiheessa tunnistamaan, luokittelemaan, segmentoimaan ja merkitsemään tietoja, joita voidaan käyttää ML-mallien pätevyyden parantamiseen.
QA tai laadunvarmistus
Laadunvarmistus on tärkeä askel kaikissa tuotekehityksessä. Jotta standardit ja vaaditut vaatimustenmukaisuuskriteerit voidaan täyttää, on tärkeää rakentaa laatu osaksi harjoitustiedot. On tärkeää, että otat käyttöön laatustandardeja, jotka varmistavat suoritusstandardien noudattamisen, jotta saavutetaan halutut tulokset todellisissa tilanteissa.
Palaute
Palaute, erityisesti ML:n yhteydessä ihmisiltä peräisin oleva, auttaa vähentämään virheiden määrää ja parantaa koneiden oppimisprosessia valvottu oppiminen. Tekoälymalli pystyy tarkentamaan ennusteitaan jatkuvan palautteen avulla ihmisaineasiantuntijoilta.Tekoälymallien koulutusprosessin aikana se tekee väistämättä virheitä ennusteissa tai antaa epätarkkoja tuloksia. Tällaiset virheet johtavat kuitenkin parempaan päätöksentekoon ja iteratiivisiin parannuksiin. Ihmisen kanssa Palaute silmukka, tällaisia iteraatioita voidaan vähentää huomattavasti tarkkuudesta tinkimättä.
Maa totuus
Perustotuus koneoppimisjärjestelmässä tarkoittaa keinoa tarkistaa ML-mallin tarkkuus ja luotettavuus todellista maailmaa vastaan. Se viittaa dataan, joka heijastaa tarkasti todellisuutta ja jota käytetään ML-algoritmin harjoittamiseen. Varmistaaksesi, että tietosi heijastavat perustotuutta, niiden on oltava merkityksellisiä ja tarkkoja, jotta ne voivat tuottaa arvokasta tulosta todellisen sovelluksen aikana.
Tekninen käyttöönotto
Tekniikka auttaa luomaan tehokkaita ML-malleja tarjoamalla validointityökaluja ja työnkulkutekniikoita ja helpottamalla ja nopeuttamalla tekoälysovellusten käyttöönottoa.
Palaute, erityisesti ML:n yhteydessä ihmisiltä peräisin oleva, auttaa vähentämään virheiden määrää ja parantaa koneiden oppimisprosessia valvottu oppiminen. Tekoälymalli pystyy tarkentamaan ennusteitaan jatkuvan palautteen avulla ihmisaineasiantuntijoilta.Shaipilla on alan johtava käytäntö sisällyttää silmukassa ihminen -lähestymistapa koneiden kehittämiseen oppimisalgoritmit. Kokemuksemme luokkansa parhaiden harjoitustietojen tarjoamisesta pystymme nopeuttamaan edistyneitä ML- ja AI-aloitteitasi.
Meillä on joukko aiheen asiantuntijoita ja olemme ottaneet käyttöön tiukat laatukriteerit, jotka takaavat moitteettoman laadun koulutustietojoukot. Monikielisten asiantuntijoidemme ja annotaattoriemme avulla meillä on asiantuntemusta antaaksemme koneoppimissovelluksellesi sen ansaitseman maailmanlaajuisen kattavuuden. Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi tietää, kuinka kokemuksemme auttaa kehittämään edistyneitä tekoälytyökaluja organisaatiollesi.