Les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas rendus parfaits - ils sont perfectionnés au fil du temps, avec une formation et des tests. Un algorithme ML, pour pouvoir produire des prédictions précises, doit être formé sur des quantités massives de données de formation très précises. Et au fil du temps et après une série de tests d'essais et d'erreurs, il sera en mesure d'obtenir le résultat souhaité.
Garantir une plus grande précision dans les prévisions dépend de la qualité des données d'entraînement que vous introduisez dans le système. Les données de formation ne sont de haute qualité que lorsqu'elles sont précises, organisées, annotées et pertinentes pour le projet. Il est essentiel d'impliquer des humains pour annoter, étiqueter et ajuster le modèle.
Humain dans la boucle permet une implication humaine dans l'étiquetage, la classification des données et le test du modèle. Surtout dans les cas où l'algorithme n'est pas suffisamment confiant pour dériver une prédiction précise ou trop confiant quant à une prédiction incorrecte et à des prédictions hors plage.
Essentiellement, l'approche human-in-the-loop repose sur interaction humaine améliorer la qualité des données d'entraînement en impliquant des humains dans l'étiquetage et l'annotation des données et en utilisant les données ainsi annotées pour entraîner le modèle.
Pourquoi HITL est-il important ? Et dans quelle mesure les humains devraient-ils être au courant ?
intelligence artificielle est tout à fait capable de gérer des choses simples, mais pour les cas extrêmes, une interférence humaine est nécessaire. Lorsque les modèles d'apprentissage automatique sont conçus en utilisant à la fois humain et machine connaissances, ils peuvent fournir des résultats améliorés car les deux éléments peuvent gérer les limites de l'autre et maximiser les performances du modèle.
Voyons pourquoi le concept d'humain dans la boucle fonctionne pour la plupart des modèles ML.
- Augmente la précision et la qualité des prédictions
- Réduit le nombre d'erreurs
- Capable de gérer les cas extrêmes
- Garantit la sécurité des systèmes de ML
Pour la deuxième partie de la question, combien intelligence humaine est nécessaire, nous devons nous poser quelques questions critiques.
- La complexité des décisions
- La quantité de connaissances du domaine ou d'implication de spécialistes nécessaires pour le modèle
- Le nombre d'erreurs de dommages et de mauvaises décisions pourrait causer
5 éléments clés de HITL
Avec HITL, il est possible de créer d'énormes quantités de données précises pour des cas d'utilisation uniques, de les améliorer avec des commentaires et des informations humaines, et de retester le modèle pour prendre des décisions précises.
PME ou experts en la matière
Quel que soit le modèle que vous construisez - un modèle d'attribution de lits de soins de santé ou un système d'approbation de prêt, votre modèle fonctionnera mieux avec l'expertise du domaine humain. Un système d'IA peut tirer parti de la technologie pour hiérarchiser l'attribution des lits en fonction du diagnostic, mais déterminer avec précision et humainement qui mérite le lit doit être décidé par les médecins humains.
Des experts en la matière ayant une connaissance du domaine doivent être impliqués à chaque étape du développement des données de formation pour identifier, classer, segmenter et annoter les informations qui peuvent être utilisées pour améliorer la maîtrise des modèles ML.
AQ ou assurance qualité
L'assurance qualité constitue une étape critique dans tout développement de produit. Pour être en mesure de respecter les normes et les repères de conformité requis, il est important de construire qualité into the données d'entraînement. Il est essentiel que vous mettiez en place des normes de qualité qui garantissent le respect des normes de performance pour obtenir les résultats souhaités dans des situations réelles.
Commentaires
Commentaires, en particulier dans le contexte du ML, des humains permet de réduire la fréquence des erreurs et améliore le processus d'apprentissage des machines avec enseignement supervisé. Grâce aux commentaires constants d'experts en la matière, le modèle d'IA sera en mesure d'affiner ses prédictions.Au cours du processus de formation des modèles d'IA, il est inévitable qu'il fasse des erreurs de prédiction ou fournisse des résultats inexacts. Cependant, de telles erreurs conduisent à une meilleure prise de décision et à des améliorations itératives. Avec un humain boucle de rétroaction, ces itérations peuvent être considérablement réduites sans compromettre la précision.
Vérité fondamentale
La vérité terrain dans un système d'apprentissage automatique fait référence aux moyens de vérifier l'exactitude et la fiabilité du modèle ML par rapport au monde réel. Il fait référence aux données qui reflètent étroitement la réalité et qui sont utilisées pour former l'algorithme ML. Pour vous assurer que vos données reflètent la vérité terrain, elles doivent être pertinentes et précises afin qu'elles puissent produire des résultats précieux lors d'une application dans le monde réel.
Habilitation technologique
La technologie aide à créer des modèles ML efficaces en fournissant des outils de validation et des techniques de flux de travail et en facilitant et en accélérant le déploiement d'applications d'IA.
Commentaires, en particulier dans le contexte du ML, des humains permet de réduire la fréquence des erreurs et améliore le processus d'apprentissage des machines avec enseignement supervisé. Grâce aux commentaires constants d'experts en la matière, le modèle d'IA sera en mesure d'affiner ses prédictions.Shaip a mis en place une pratique de pointe consistant à intégrer une approche humaine dans la boucle pour développer des machines algorithmes d'apprentissage. Grâce à notre expérience dans la fourniture de données de formation de premier ordre, nous sommes en mesure d'accélérer vos initiatives avancées de ML et d'IA.
Nous avons à bord une équipe d'experts en la matière et avons mis en place des critères de qualité rigoureux qui garantissent des ensembles de données de formation de qualité irréprochable. Grâce à nos experts et annotateurs multilingues, nous avons l'expertise nécessaire pour donner à votre application d'apprentissage automatique la portée mondiale qu'elle mérite. Contactez-nous dès aujourd'hui pour savoir comment notre expérience aide à créer des outils d'IA avancés pour votre organisation.