מודלים של למידת מכונה אינם מושלמים - הם משתכללים לאורך זמן, עם הדרכה ובדיקות. אלגוריתם ML, כדי להיות מסוגל לייצר תחזיות מדויקות, צריך להיות מאומן על כמויות אדירות של נתוני אימון מדויקים ביותר. ושעות נוספות ואחרי סדרה של בדיקות ניסוי וטעייה, היא תוכל להגיע לתפוקה הרצויה.
הבטחת דיוק רב יותר בתחזיות תלויה באיכות נתוני האימון שאתה מזין למערכת. נתוני ההדרכה הם באיכות גבוהה רק כאשר הם מדויקים, מאורגנים, מוערים ורלוונטיים לפרויקט. זה קריטי לערב בני אדם כדי להוסיף הערות, לתייג ולכוון את המודל.
אנוש בתוך הלולאה הגישה מאפשרת מעורבות אנושית בתיוג, סיווג הנתונים ובדיקת המודל. במיוחד במקרים בהם האלגוריתם חסר ביטחון בגזירת חיזוי מדויק או בטוח יתר על המידה בתחזית שגויה וחיזוי מחוץ לטווח.
בעיקרו של דבר, גישת האדם-בלולאה מסתמכת על אינטראקציה אנושית לשפר את איכות נתוני האימון על ידי שיתוף בני אדם בתיוג וביאור נתונים ושימוש בנתונים מוערים כדי להכשיר את המודל.
מדוע HITL חשוב? ובאיזו מידה בני אדם צריכים להיות בלולאה?
אינטליגנציה מלאכותית הוא די מסוגל לטפל בדברים פשוטים, אבל עבור מקרי קצה נדרשת התערבות אנושית. כאשר מודלים של למידת מכונה מתוכננים תוך שימוש בשניהם אדם ומכונה ידע, הם יכולים לספק תוצאות משופרות שכן שני האלמנטים יכולים להתמודד עם המגבלות של השני ולמקסם את הביצועים של המודל.
בואו נסתכל על הסיבה שמושג האדם-בלולאה עובד עבור רוב דגמי ה-ML.
- מגביר את הדיוק ואת איכות התחזיות
- מפחית את מספר השגיאות
- מסוגל לטפל בתיקי קצה
- מבטיח מערכות ML בטוחות
לחלק השני של השאלה, כמה האינטליגנציה האנושית נחוץ, עלינו לשאול את עצמנו כמה שאלות קריטיות.
- מורכבות ההחלטות
- כמות הידע בתחום או מעורבות המומחה הדרושה למודל
- מספר שגיאות הנזק והחלטות שגויות עלולות לגרום
5 מרכיבי מפתח של HITL
עם HITL, ניתן ליצור כמויות אדירות של נתונים מדויקים למקרי שימוש ייחודיים, לשפר אותם עם משוב ותובנה אנושית, ולבדוק מחדש את המודל כדי להשיג החלטות מדויקות.
SME או מומחי נושא
ללא קשר למודל, אתה בונה - מודל הקצאת מיטות לבריאות או מערכת אישור הלוואות, המודל שלך יצליח יותר עם מומחיות בתחום האנושי. מערכת בינה מלאכותית יכולה למנף טכנולוגיה לתעדוף הקצאת מיטות על בסיס אבחון, אבל כדי לקבוע בצורה מדויקת ואנושית מי ראוי למיטה צריך להחליט על ידי הרופאים האנושיים.
מומחי נושאים בעלי ידע בתחום צריכים להיות מעורבים בכל שלב של פיתוח נתונים בהדרכה בזיהוי, סיווג, פילוח וביאור מידע שניתן להשתמש בו כדי לקדם את המיומנות של מודלים של ML.
QA או אבטחת איכות
אבטחת איכות מהווה שלב קריטי בכל פיתוח מוצר. כדי להיות מסוגל לעמוד בסטנדרטים ובאמות המידה הנדרשות לציות, חשוב לבנות איכות אל נתוני אימונים. חיוני שתקבע תקני איכות המבטיחים עמידה בתקני ביצועים כדי להשיג את התוצאות המועדפות במצבים בעולם האמיתי.
מָשׁוֹב
מָשׁוֹב, במיוחד בהקשר של ML, מבני אדם עוזר להפחית את תדירות הטעויות ומשפר את תהליך הלמידה של מכונות עם למידה מפוקחת. עם משוב מתמיד ממומחים לנושא אנושי, מודל הבינה המלאכותית יוכל לחדד את התחזיות שלו.במהלך תהליך האימון של מודלים של AI, הוא חייב לעשות שגיאות בתחזיות או לספק תוצאות לא מדויקות. עם זאת, שגיאות כאלה מובילות לשיפור קבלת החלטות ושיפורים איטרטיביים. עם בן אדם לולאת משוב, איטרציות כאלה יכולות להצטמצם מאוד מבלי להתפשר על הדיוק.
אמת קרקע
אמת בסיס במערכת למידת מכונה מתייחסת לאמצעי בדיקת הדיוק והאמינות של מודל ה-ML מול העולם האמיתי. זה מתייחס לנתונים המשקפים מקרוב את המציאות ומשמשים לאימון אלגוריתם ML. כדי לוודא שהנתונים שלך משקפים את האמת הבסיסית, הם צריכים להיות רלוונטיים ומדויקים כדי שיוכלו לייצר פלט בעל ערך במהלך היישום בעולם האמיתי.
הפעלה טכנולוגית
הטכנולוגיה מסייעת ביצירת מודלים יעילים של ML על ידי אספקת כלי אימות וטכניקות זרימת עבודה והופכת את פריסת יישומי בינה מלאכותית קלה ומהירה יותר.
מָשׁוֹב, במיוחד בהקשר של ML, מבני אדם עוזר להפחית את תדירות הטעויות ומשפר את תהליך הלמידה של מכונות עם למידה מפוקחת. עם משוב מתמיד ממומחים לנושא אנושי, מודל הבינה המלאכותית יוכל לחדד את התחזיות שלו.ל-Shaip יש פרקטיקה מובילה בתעשייה של שילוב גישה אנושית במעגל לפיתוח מכונה אלגוריתמי למידה. עם הניסיון שלנו באספקת נתוני הדרכה מהטובים בכיתה, אנו מסוגלים להאיץ את יוזמות ה-ML וה-AI המתקדמות שלך.
יש לנו צוות של מומחים לנושא, והקמנו אמות מידה מחמירות לאיכות המבטיחות מערכי הדרכה איכותיים ללא דופי. עם המומחים והמפרשים הרב-לשוניים שלנו, יש לנו את המומחיות לתת ליישום למידת המכונה שלך את הטווח הגלובלי שמגיע לו. צור איתנו קשר עוד היום כדי לדעת כיצד הניסיון שלנו עוזר לבנות כלי AI מתקדמים עבור הארגון שלך.