ヒューマンインザループ(HITL)

Human-in-the-LoopアプローチはMLモデルのパフォーマンスをどのように向上させますか?

機械学習モデルは完璧にはなりません。トレーニングとテストを行うことで、時間の経過とともに完成します。 MLアルゴリズムは、正確な予測を生成できるようにするために、大量の高精度のトレーニングデータでトレーニングする必要があります。 そして、残業と一連の試行錯誤のテストの後、それは望ましい出力を思い付くことができるでしょう。

予測の精度を高めるには、システムに入力するトレーニングデータの品質が必要です。 トレーニングデータは、正確で、整理され、注釈が付けられ、プロジェクトに関連している場合にのみ高品質になります。 モデルに注釈を付け、ラベルを付け、調整するために人間を関与させることが重要です。

人間のループ このアプローチにより、データのラベル付け、分類、およびモデルのテストに人間が関与できるようになります。 特に、アルゴリズムが正確な予測を導き出すことに自信がない場合、または誤った予測や範囲外の予測について自信がない場合。 

基本的に、ヒューマンインザループのアプローチはに依存しています 人間の相互作用 データのラベル付けと注釈付けに人間を関与させ、このように注釈を付けたデータを使用してモデルをトレーニングすることにより、トレーニングデータの品質を向上させる。

なぜHITLが重要なのですか? そして、人間はどの程度ループに入る必要がありますか?

ヒューマンインザループ 人工知能 単純なものを処理することは非常に可能ですが、エッジケースの場合、人間の干渉が必要です。 機械学習モデルが両方を使用して設計されている場合 人間と機械 知識があれば、両方の要素が他方の制限を処理し、モデルのパフォーマンスを最大化できるため、結果を向上させることができます。

ヒューマンインザループの概念がほとんどのMLモデルで機能する理由を見てみましょう。

  • 予測の精度と品質を向上させます
  • エラーの数を減らします 
  • エッジケースを処理できます
  • 安全なMLシステムを保証します

質問のXNUMX番目の部分については、いくらですか 人間の知性 必要な場合、私たちは自分自身にいくつかの重要な質問をしなければなりません。

  • 決定の複雑さ
  • モデルに必要なドメイン知識または専門家の関与の量
  • 損傷エラーと誤った決定の数が原因である可能性があります

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

5HITLの重要な要素

ヒットル、独自のユースケース向けに大量の正確なデータを作成し、人間のフィードバックと洞察でデータを強化し、モデルを再テストして正確な決定を行うことができます。

  1. SMEまたは対象分野の専門家

    モデルに関係なく、構築しているのは、医療ベッド割り当てモデルまたはローン承認システムであり、モデルは人間の領域の専門知識を使用してより適切に機能します。 AIシステムはテクノロジーを活用して、診断に基づいてベッドの割り当てに優先順位を付けることができますが、ベッドに値する人を正確かつ人道的に決定するには、人間の医師が決定する必要があります。

    ドメイン知識を持つ対象分野の専門家は、MLモデルの習熟度を高めるために使用できる情報の識別、分類、セグメント化、および注釈付けにおいて、トレーニングデータ開発のすべての段階に関与する必要があります。

  2. QAまたは品質保証

    品質保証は、あらゆる製品開発において重要なステップを形成します。 基準と必要なコンプライアンスベンチマークを満たすことができるようにするには、構築することが重要です 品質 トレーニングデータ。 実際の状況で望ましい結果を達成するには、パフォーマンス基準を確実に順守する品質基準を設定することが不可欠です。

  3. フィードバック

    絶え間ないフィードバック フィードバック、特にMLのコンテキストでは、人間からのエラーの頻度を減らし、機械の学習プロセスを改善するのに役立ちます。 教師あり学習。 人間の対象分野の専門家からの絶え間ないフィードバックにより、AIモデルはその予測を洗練することができます。

    AIモデルをトレーニングする過程で、予測に誤りが生じたり、不正確な結果が得られたりすることになります。 ただし、このようなエラーは、意思決定の改善と反復的な改善につながります。 人間と フィードバックループ、このような反復は、精度を損なうことなく大幅に削減できます。

  4. グラウンドトゥルース

    機械学習システムのグラウンドトゥルースとは、MLモデルの実世界に対する精度と信頼性をチェックする手段を指します。 これは、現実を厳密に反映し、MLアルゴリズムのトレーニングに使用されるデータを指します。 データがグラウンドトゥルースを反映していることを確認するには、実際のアプリケーションで価値のある出力を生成できるように、関連性があり正確である必要があります。

  5. 技術の有効化

    テクノロジーは、検証ツールとワークフローテクニックを提供し、AIアプリケーションのデプロイをより簡単かつ迅速にすることで、効率的なMLモデルの作成を支援します。

Shaipは、機械の開発にヒューマンインザループアプローチを組み込むという業界をリードする慣行を導入しています。 学習アルゴリズム。 クラス最高のトレーニングデータを提供した経験により、高度なMLおよびAIイニシアチブを加速することができます。

対象分野の専門家のチームを採用し、非の打ちどころのない品質トレーニングデータセットを保証する厳格な品質ベンチマークを導入しました。 多言語の専門家とアノテーターにより、機械学習アプリケーションにそれにふさわしいグローバルなリーチを提供する専門知識があります。 私たちの経験が組織向けの高度なAIツールの構築にどのように役立つかを知るために、今日私たちに連絡してください。

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