โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้ถูกสร้างมาอย่างสมบูรณ์แบบ – โมเดลเหล่านี้สมบูรณ์แบบเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยการฝึกอบรมและการทดสอบ อัลกอริทึม ML เพื่อให้สามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำได้ ควรได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมที่มีความแม่นยำสูงในปริมาณมหาศาล และค่าล่วงเวลาและหลังจากการทดสอบลองผิดลองถูกหลายๆ ครั้ง ก็จะสามารถได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
การรับประกันความถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้นในการคาดการณ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมที่คุณป้อนเข้าสู่ระบบ ข้อมูลการฝึกอบรมมีคุณภาพสูงก็ต่อเมื่อมีความถูกต้อง จัดระเบียบ ใส่คำอธิบายประกอบ และเกี่ยวข้องกับโครงการเท่านั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องให้มนุษย์มีส่วนร่วมกับคำอธิบายประกอบ ติดป้ายกำกับ และปรับแต่งโมเดล
มนุษย์ในวง วิธีการช่วยให้มนุษย์มีส่วนร่วมในการติดฉลาก จำแนกข้อมูล และทดสอบแบบจำลอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่อัลกอริทึมไม่มั่นใจในการคาดการณ์ที่แม่นยำหรือมั่นใจมากเกินไปเกี่ยวกับการทำนายที่ไม่ถูกต้องและการคาดคะเนที่อยู่นอกขอบเขต
โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการแบบมนุษย์ในวงขึ้นอยู่กับ ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมโดยให้มนุษย์มีส่วนร่วมในการติดฉลากและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล และใช้ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อฝึกแบบจำลอง
ทำไม HITL ถึงมีความสำคัญ? และมนุษย์ควรอยู่ในวงในระดับใด?
ปัญญาประดิษฐ์
ค่อนข้างสามารถจัดการกับสิ่งของธรรมดาๆ ได้ แต่สำหรับเคสขอบ จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ เมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการออกแบบโดยใช้ทั้งสองอย่าง มนุษย์และเครื่องจักร ความรู้ พวกเขาสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเนื่องจากองค์ประกอบทั้งสองสามารถจัดการกับข้อ จำกัด ขององค์ประกอบอื่น ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองได้สูงสุด
มาดูกันว่าทำไมแนวคิดแบบมนุษย์ในวงกว้างจึงใช้ได้กับโมเดล ML ส่วนใหญ่
- เพิ่มความแม่นยำและคุณภาพของการทำนาย
- ลดจำนวนข้อผิดพลาด
- ความสามารถในการจัดการเคสขอบ
- รับรองระบบ ML ที่ปลอดภัย
ส่วนที่สองของคำถามเท่าไหร่ สติปัญญาของมนุษย์ จำเป็น เราต้องถามตัวเองด้วยคำถามสำคัญๆ
- ความซับซ้อนของการตัดสินใจ
- จำนวนความรู้เกี่ยวกับโดเมนหรือการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับโมเดล
- จำนวนข้อผิดพลาดความเสียหายและการตัดสินใจที่ผิดพลาดอาจทำให้เกิด
5 องค์ประกอบหลักของ HITL
กับ ฮิตเป็นไปได้ที่จะสร้างข้อมูลที่แม่นยำจำนวนมหาศาลสำหรับกรณีการใช้งานที่ไม่ซ้ำกัน ปรับปรุงข้อมูลด้วยความคิดเห็นและข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์ และทดสอบแบบจำลองอีกครั้งเพื่อให้เกิดการตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำ
SME หรือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
ไม่ว่าคุณจะสร้างแบบจำลองใด – โมเดลการจัดสรรเตียงสำหรับสถานพยาบาลหรือระบบอนุมัติเงินกู้ โมเดลของคุณจะทำงานได้ดีขึ้นด้วยความเชี่ยวชาญด้านโดเมนมนุษย์ ระบบ AI สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อจัดลำดับความสำคัญของการจัดสรรเตียงโดยพิจารณาจากการวินิจฉัย แต่การวินิจฉัยว่าใครสมควรได้รับเตียงอย่างถูกต้องและมีมนุษยธรรม ควรตัดสินใจโดยแพทย์ที่เป็นมนุษย์
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่มีความรู้ด้านโดเมนควรมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอนของการพัฒนาข้อมูลการฝึกอบรมในการระบุ จำแนก แบ่งกลุ่ม และใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มพูนความชำนาญของแบบจำลอง ML
QA หรือการประกันคุณภาพ
การประกันคุณภาพเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใดๆ เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานและเกณฑ์มาตรฐานการปฏิบัติตามที่กำหนด สิ่งสำคัญคือต้องสร้าง คุณภาพ เข้าไปใน ข้อมูลการฝึกอบรม. จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณต้องวางมาตรฐานคุณภาพที่รับรองการปฏิบัติตามมาตรฐานประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการในสถานการณ์จริง
ข้อเสนอแนะ
ข้อเสนอแนะโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ ML จากมนุษย์ ช่วยลดความถี่ของข้อผิดพลาดและปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องด้วย การเรียนรู้ภายใต้การดูแล. ด้วยการตอบรับอย่างต่อเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อของมนุษย์ โมเดล AI จะสามารถปรับแต่งการคาดการณ์ได้ในระหว่างกระบวนการฝึกโมเดล AI จะต้องทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์หรือให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม ข้อผิดพลาดดังกล่าวนำไปสู่การปรับปรุงการตัดสินใจและการปรับปรุงซ้ำๆ กับมนุษย์ ข้อเสนอแนะห่วงการทำซ้ำดังกล่าวจะลดลงอย่างมากโดยไม่กระทบต่อความแม่นยำ
ความจริงพื้นดิน
ความจริงพื้นฐานในระบบการเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงวิธีการตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง ML เทียบกับโลกแห่งความเป็นจริง หมายถึงข้อมูลที่สะท้อนถึงความเป็นจริงอย่างใกล้ชิดและใช้เพื่อฝึกอัลกอริทึม ML เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณสะท้อนถึงความจริงพื้นฐาน ข้อมูลนั้นจะต้องมีความเกี่ยวข้องและถูกต้อง เพื่อให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่มีคุณค่าในระหว่างการใช้งานจริง
การเปิดใช้งานด้านเทคนิค
เทคโนโลยีช่วยในการสร้างโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพโดยจัดเตรียมเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องและเทคนิคเวิร์กโฟลว์ และทำให้ปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น
ข้อเสนอแนะโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ ML จากมนุษย์ ช่วยลดความถี่ของข้อผิดพลาดและปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องด้วย การเรียนรู้ภายใต้การดูแล. ด้วยการตอบรับอย่างต่อเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อของมนุษย์ โมเดล AI จะสามารถปรับแต่งการคาดการณ์ได้Shaip มีแนวปฏิบัติระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรมในการผสมผสานแนวทางแบบมนุษย์เข้ากับวงจรเพื่อพัฒนาเครื่องจักร อัลกอริทึมการเรียนรู้. ด้วยประสบการณ์ของเราในการให้ข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน เราสามารถเร่งการริเริ่ม ML และ AI ขั้นสูงของคุณได้
เรามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและได้วางมาตรฐานคุณภาพที่เข้มงวดซึ่งรับประกันชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพไร้ที่ติ ด้วยผู้เชี่ยวชาญและนักบันทึกย่อที่มีหลายภาษาของเรา เรามีความเชี่ยวชาญในการทำให้แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเข้าถึงได้ทั่วโลกตามที่ควร ติดต่อเราวันนี้เพื่อทราบว่าประสบการณ์ของเราช่วยสร้างเครื่องมือ AI ขั้นสูงสำหรับองค์กรของคุณได้อย่างไร