mens-in-de-loop (HITL)

Hoe verbetert de Human-in-the-Loop-benadering de prestaties van ML-modellen?

Machine learning-modellen worden niet perfect gemaakt - ze worden in de loop van de tijd geperfectioneerd, met training en testen. Om nauwkeurige voorspellingen te kunnen doen, moet een ML-algoritme worden getraind op enorme hoeveelheden zeer nauwkeurige trainingsgegevens. En na verloop van tijd en na een reeks testen met vallen en opstaan, zal het in staat zijn om de gewenste output te krijgen.

Zorgen voor een grotere nauwkeurigheid in voorspellingen hangt af van de kwaliteit van de trainingsgegevens die u in het systeem invoert. Trainingsgegevens zijn alleen van hoge kwaliteit als ze nauwkeurig, georganiseerd, geannoteerd en relevant zijn voor het project. Het is van cruciaal belang om mensen te betrekken bij het annoteren, labelen en afstemmen van het model.

Mens-in-de-lus benadering maakt menselijke betrokkenheid mogelijk bij het labelen, classificeren van de gegevens en het testen van het model. Vooral in gevallen waarin het algoritme te weinig vertrouwen heeft in het afleiden van een nauwkeurige voorspelling of te veel vertrouwen heeft in een onjuiste voorspelling en voorspellingen die buiten het bereik vallen. 

In wezen is de human-in-the-loop-benadering gebaseerd op: menselijke interactie om de kwaliteit van trainingsgegevens te verbeteren door mensen te betrekken bij het labelen en annoteren van gegevens en aldus geannoteerde gegevens te gebruiken om het model te trainen.

Waarom is HITL belangrijk? En in welke mate moeten mensen op de hoogte zijn?

Mens-in-de-lus kunstmatige intelligentie is redelijk in staat om eenvoudige dingen aan te pakken, maar voor randgevallen is menselijke tussenkomst vereist. Wanneer machine learning-modellen zijn ontworpen met behulp van beide mens en machine kennis, kunnen ze verbeterde resultaten opleveren omdat beide elementen de beperkingen van de ander aankunnen en de prestaties van het model maximaliseren.

Laten we eens kijken waarom het human-in-the-loop-concept voor de meeste ML-modellen werkt.

  • Verhoogt de nauwkeurigheid en kwaliteit van voorspellingen
  • Vermindert het aantal fouten 
  • Geschikt voor het behandelen van randgevallen
  • Zorgt voor veilige ML-systemen

Voor het tweede deel van de vraag, hoeveel? menselijke intelligentie nodig is, moeten we onszelf een aantal kritische vragen stellen.

  • De complexiteit van de beslissingen
  • De hoeveelheid domeinkennis of specialistische betrokkenheid die nodig is voor het model
  • Het aantal schadefouten en verkeerde beslissingen kan veroorzaken

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

5 Sleutelelementen van HITL

met HITL, is het mogelijk om enorme hoeveelheden nauwkeurige gegevens te creëren voor unieke gebruikssituaties, deze te verbeteren met menselijke feedback en inzicht, en het model opnieuw te testen om nauwkeurige beslissingen te nemen.

  1. MKB- of materiedeskundigen

    Ongeacht het model dat u aan het bouwen bent - een model voor de toewijzing van zorgbedden of een goedkeuringssysteem voor leningen, uw model zal het beter doen met menselijke domeinexpertise. Een AI-systeem kan technologie gebruiken om prioriteit te geven aan de toewijzing van bedden op basis van diagnose, maar om nauwkeurig en humaan te bepalen wie het bed verdient, moet worden beslist door de menselijke artsen.

    Vakdeskundigen met domeinkennis moeten bij elke fase van de ontwikkeling van trainingsgegevens worden betrokken bij het identificeren, classificeren, segmenteren en annoteren van informatie die kan worden gebruikt om de vaardigheid van de ML-modellen te vergroten.

  2. QA of kwaliteitsborging

    Kwaliteitsborging vormt een cruciale stap in elke productontwikkeling. Om te kunnen voldoen aan de normen en vereiste compliance-benchmarks, is het belangrijk om te bouwen kwaliteit in de trainingsdata. Het is van essentieel belang dat u kwaliteitsnormen invoert die ervoor zorgen dat de prestatienormen worden nageleefd om de gewenste resultaten in praktijksituaties te bereiken.

  3. Feedback

    Constante feedback Feedback, vooral in de context van ML, van mensen helpt de frequentie van fouten te verminderen en verbetert het leerproces van machines met leren onder toezicht. Met constante feedback van experts op het gebied van menselijke materie, zal het AI-model zijn voorspellingen kunnen verfijnen.

    Tijdens het proces van het trainen van de AI-modellen is het onvermijdelijk dat het fouten maakt in voorspellingen of onnauwkeurige resultaten oplevert. Dergelijke fouten leiden echter tot verbeterde besluitvorming en iteratieve verbeteringen. Met een mens terugkoppeling, kunnen dergelijke iteraties sterk worden verminderd zonder afbreuk te doen aan de nauwkeurigheid.

  4. Grond waarheid

    Grondwaarheid in een machine learning-systeem verwijst naar de manier om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het ML-model te vergelijken met de echte wereld. Het verwijst naar de gegevens die de werkelijkheid goed weergeven en die worden gebruikt om het ML-algoritme te trainen. Om ervoor te zorgen dat uw gegevens de grondwaarheid weerspiegelen, moeten ze relevant en nauwkeurig zijn, zodat ze waardevolle output kunnen produceren tijdens toepassing in de echte wereld.

  5. Technische ondersteuning

    Technologie helpt bij het creëren van efficiënte ML-modellen door validatietools en workflowtechnieken te bieden en het gemakkelijker en sneller te maken om AI-applicaties te implementeren.

Shaip heeft een toonaangevende praktijk van het opnemen van een mens-in-the-loop-benadering voor het ontwikkelen van machines algoritmen leren. Met onze ervaring in het leveren van best-in-class trainingsgegevens, zijn we in staat om uw geavanceerde ML- en AI-initiatieven te versnellen.

We hebben een team van materiedeskundigen aan boord en hebben strenge kwaliteitsbenchmarks ingevoerd die een onberispelijke kwaliteit trainingsdatasets garanderen. Met onze meertalige experts en annotators hebben we de expertise om uw machine learning-toepassing het wereldwijde bereik te geven dat het verdient. Neem vandaag nog contact met ons op om te zien hoe onze ervaring helpt bij het bouwen van geavanceerde AI-tools voor uw organisatie.

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk