Model pembelajaran mesin tidak dibuat sempurna – mereka disempurnakan dari waktu ke waktu, dengan pelatihan dan pengujian. Algoritme ML, untuk dapat menghasilkan prediksi yang akurat, harus dilatih pada sejumlah besar data pelatihan yang sangat akurat. Dan lembur dan setelah serangkaian uji coba, akan dapat menghasilkan output yang diinginkan.
Memastikan akurasi yang lebih besar dalam prediksi bergantung pada kualitas data pelatihan yang Anda masukkan ke dalam sistem. Data pelatihan berkualitas tinggi hanya jika akurat, terorganisir, beranotasi, dan relevan dengan proyek. Sangat penting untuk melibatkan manusia untuk membubuhi keterangan, memberi label, dan menyetel model.
Manusia dalam lingkaran Pendekatan ini memungkinkan keterlibatan manusia dalam pelabelan, pengklasifikasian data, dan pengujian model. Terutama dalam kasus ketika algoritme kurang percaya diri dalam mendapatkan prediksi yang akurat atau terlalu percaya diri tentang prediksi yang salah dan prediksi di luar jangkauan.
Pada dasarnya, pendekatan human-in-the-loop bergantung pada interaksi Manusia untuk meningkatkan kualitas data pelatihan dengan melibatkan manusia dalam pelabelan dan anotasi data dan menggunakan data beranotasi tersebut untuk melatih model.
Mengapa HITL Penting? Dan Sampai Tingkat Apa Manusia Harus Berada dalam Lingkaran?
kecerdasan buatan cukup mampu menangani hal-hal sederhana, tetapi untuk kasus tepi, campur tangan manusia diperlukan. Ketika model pembelajaran mesin dirancang menggunakan keduanya manusia dan mesin pengetahuan, mereka dapat memberikan hasil yang ditingkatkan karena kedua elemen dapat menangani keterbatasan yang lain dan memaksimalkan kinerja model.
Mari kita lihat mengapa konsep human-in-the-loop bekerja untuk sebagian besar model ML.
- Meningkatkan akurasi dan kualitas prediksi
- Mengurangi jumlah kesalahan
- Mampu menangani kasus tepi
- Memastikan sistem ML yang aman
Untuk bagian kedua dari pertanyaan, berapa kecerdasan manusia diperlukan, kita harus bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan kritis.
- Kompleksitas keputusan
- Jumlah pengetahuan domain atau keterlibatan spesialis yang dibutuhkan untuk model
- Jumlah kesalahan kerusakan dan keputusan yang salah dapat menyebabkan
5 Elemen kunci HITL
Dengan HIT, dimungkinkan untuk membuat sejumlah besar data akurat untuk kasus penggunaan yang unik, menyempurnakannya dengan masukan dan wawasan manusia, dan menguji ulang model untuk mencapai keputusan yang akurat.
Pakar UKM atau Subjek
Terlepas dari modelnya, Anda sedang membangun – model alokasi tempat tidur perawatan kesehatan atau sistem persetujuan pinjaman, model Anda akan bekerja lebih baik dengan keahlian domain manusia. Sistem AI dapat memanfaatkan teknologi untuk memprioritaskan alokasi tempat tidur berdasarkan diagnosis, tetapi untuk menentukan secara akurat dan manusiawi siapa yang layak mendapatkan tempat tidur harus diputuskan oleh dokter manusia.
Pakar materi pelajaran dengan pengetahuan domain harus dilibatkan pada setiap tahap pengembangan data pelatihan dalam mengidentifikasi, mengklasifikasi, menyegmentasikan, dan membuat anotasi informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kemahiran model ML.
QA atau Jaminan Kualitas
Jaminan kualitas membentuk langkah penting dalam pengembangan produk apa pun. Untuk dapat memenuhi standar dan tolok ukur kepatuhan yang disyaratkan, penting untuk membangun kualitas ke dalam data pelatihan. Adalah penting bahwa Anda menerapkan standar kualitas yang memastikan kepatuhan terhadap standar kinerja untuk mencapai hasil yang diinginkan dalam situasi dunia nyata.
Umpan Balik
Umpan Balik, terutama dalam konteks ML, dari manusia membantu mengurangi frekuensi kesalahan dan meningkatkan proses pembelajaran mesin dengan pembelajaran yang diawasi. Dengan umpan balik konstan dari pakar materi pelajaran manusia, model AI akan dapat menyempurnakan prediksinya.Selama proses pelatihan model AI, pasti akan membuat kesalahan dalam prediksi atau memberikan hasil yang tidak akurat. Namun, kesalahan tersebut menyebabkan peningkatan pengambilan keputusan dan perbaikan berulang. Dengan manusia umpan balik, iterasi seperti itu bisa sangat berkurang tanpa mengurangi akurasi.
Kebenaran dasar
Kebenaran dasar dalam sistem pembelajaran mesin mengacu pada cara memeriksa keakuratan dan keandalan model ML terhadap dunia nyata. Ini mengacu pada data yang mencerminkan kenyataan dan yang digunakan untuk melatih algoritme ML. Untuk memastikan data Anda mencerminkan kebenaran dasar, itu harus relevan dan akurat sehingga dapat menghasilkan keluaran yang berharga selama aplikasi dunia nyata.
Pemberdayaan Teknologi
Teknologi membantu dalam menciptakan model ML yang efisien dengan menyediakan alat validasi dan teknik alur kerja serta mempermudah dan mempercepat penerapan aplikasi AI.
Umpan Balik, terutama dalam konteks ML, dari manusia membantu mengurangi frekuensi kesalahan dan meningkatkan proses pembelajaran mesin dengan pembelajaran yang diawasi. Dengan umpan balik konstan dari pakar materi pelajaran manusia, model AI akan dapat menyempurnakan prediksinya.Shaip telah menerapkan praktik terdepan di industri dalam menggabungkan pendekatan manusia dalam lingkaran untuk mengembangkan mesin algoritma pembelajaran. Dengan pengalaman kami dalam menyediakan data pelatihan terbaik di kelasnya, kami dapat mempercepat inisiatif ML dan AI tingkat lanjut Anda.
Kami memiliki tim ahli materi pelajaran dan telah menerapkan tolok ukur kualitas yang ketat yang menjamin set data pelatihan berkualitas sempurna. Dengan pakar dan annotator multibahasa kami, kami memiliki keahlian untuk memberikan aplikasi pembelajaran mesin Anda jangkauan global yang layak. Hubungi kami hari ini untuk mengetahui bagaimana pengalaman kami membantu membangun alat AI canggih untuk organisasi Anda.