Моделі машинного навчання не ідеальні – вони вдосконалюються з часом, навчаючись і тестуючи. Алгоритм ML, щоб мати можливість виробляти точні прогнози, повинен бути навчений на величезній кількості високоточних навчальних даних. І через деякий час і після серії проб і помилок тестування він зможе отримати бажаний результат.
Забезпечення більшої точності прогнозів залежить від якості навчальних даних, які ви передаєте в систему. Навчальні дані мають високу якість лише тоді, коли вони точні, упорядковані, анотовані та відповідають проекту. Дуже важливо залучати людей для анотування, маркування та налаштування моделі.
Підхід «людина в циклі» дозволяє людині залучатися до маркування, класифікації даних та тестування моделі. Особливо у випадках, коли алгоритм недостатньо впевнений у отриманні точного прогнозу або надмірно впевнений у неправильному прогнозі та прогнозах, що виходять за межі допустимого діапазону.
По суті, підхід «людина в циклі» спирається на взаємодію людини для покращення якості навчальних даних шляхом залучення людей до маркування та анотування даних і використання таким чином анотованих даних для навчання моделі.
Чому HITL важливий? І до якої міри люди повинні бути в курсі?
Давайте подивимося, чому концепція людини в циклі працює для більшості моделей ML.
- Підвищує точність і якість прогнозів
- Зменшує кількість помилок
- Здатний працювати з крайовими випадками
- Забезпечує безпечні системи ML
Щодо другої частини питання, скільки людського інтелекту потрібно, ми повинні поставити собі кілька критичних питань.
- Складність рішень
- Обсяг знань предметної області або залучення спеціалістів, необхідних для моделі
- Кількість збитків, які можуть спричинити помилки та неправильні рішення
5 ключових елементів HITL
За допомогою HITL можна створювати величезні обсяги точних даних для унікальних випадків використання, покращувати їх за допомогою зворотного зв'язку та аналітики від людини, а також повторно тестувати модель для прийняття точних рішень.
МСП або експерти з певних предметів
Незалежно від моделі, яку ви створюєте – модель розподілу ліжок у медичному закладі чи система схвалення кредитів, ваша модель працюватиме краще з експертним досвідом у людській сфері. Система штучного інтелекту може використовувати технологію для встановлення пріоритетів у розподілі ліжок на основі діагнозу, але щоб точно й гуманно визначити, хто заслуговує на ліжко, мають вирішити лікарі-людини.
На кожному етапі розробки навчальних даних для ідентифікації, класифікації, сегментації та анотування інформації, яка може бути використана для підвищення кваліфікації моделей ML, слід залучати експертів із предметних питань із знаннями предметної області.
QA або гарантія якості
Забезпечення якості є критично важливим кроком у розробці будь-якого продукту. Щоб мати змогу відповідати стандартам та необхідним критеріям відповідності, важливо враховувати якість навчальних даних . Вкрай важливо запровадити стандарти якості, які забезпечують дотримання стандартів продуктивності для досягнення бажаних результатів у реальних ситуаціях.
Зворотний зв'язок
Під час навчання моделей штучного інтелекту він неминуче допускає помилки в прогнозах або надає неточні результати. Однак такі помилки призводять до покращення прийняття рішень та ітеративних удосконалень. Завдяки циклу зворотного зв'язку з людиною , кількість таких ітерацій можна значно скоротити без шкоди для точності.
Грунтова правда
Основна правда в системі машинного навчання відноситься до засобів перевірки точності та надійності моделі машинного навчання в реальному світі. Це стосується даних, які точно відображають реальність і які використовуються для навчання алгоритму ML. Щоб переконатися, що ваші дані відображають основну правду, вони мають бути доречними та точними, щоб вони могли давати цінний вихід під час застосування в реальному світі.
Технічне забезпечення
Технологія допомагає створювати ефективні моделі машинного навчання, надаючи інструменти перевірки та методи робочого процесу, а також полегшуючи та пришвидшуючи розгортання програм ШІ.
Shaip має провідну в галузі практику впровадження підходу «людина в циклі» до розробки алгоритмів машинного навчання . Завдяки нашому досвіду в наданні найкращих у своєму класі навчальних даних, ми можемо пришвидшити ваші передові ініціативи в галузі машинного навчання та штучного інтелекту.
Ми маємо на борту команду експертів із відповідної тематики та запровадили суворі стандарти якості, які гарантують бездоганну якість наборів навчальних даних. З нашими багатомовними експертами та анотаторами ми маємо досвід, щоб надати вашій програмі машинного навчання глобальне охоплення, якого воно заслуговує. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися, як наш досвід допомагає створювати передові інструменти ШІ для вашої організації.
