Các mô hình học máy không được tạo ra hoàn hảo - chúng được hoàn thiện theo thời gian, với quá trình đào tạo và thử nghiệm. Thuật toán ML, để có thể đưa ra các dự đoán chính xác, cần được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu đào tạo có độ chính xác cao. Và làm thêm giờ và sau một loạt các thử nghiệm thử và sai, nó sẽ có thể đưa ra kết quả đầu ra mong muốn.
Việc đảm bảo độ chính xác cao hơn trong các dự đoán phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đào tạo mà bạn cung cấp vào hệ thống. Dữ liệu đào tạo chỉ có chất lượng cao khi nó chính xác, có tổ chức, có chú thích và phù hợp với dự án. Điều quan trọng là cần có sự tham gia của con người để chú thích, gắn nhãn và điều chỉnh mô hình.
Con người trong vòng lặp phương pháp tiếp cận cho phép sự tham gia của con người trong việc ghi nhãn, phân loại dữ liệu và thử nghiệm mô hình. Đặc biệt là trong trường hợp thuật toán thiếu tự tin trong việc đưa ra một dự đoán chính xác hoặc quá tự tin về một dự đoán không chính xác và các dự đoán nằm ngoài phạm vi.
Về cơ bản, phương pháp tiếp cận con người trong vòng dựa vào sự tương tác của con người để cải thiện chất lượng của dữ liệu đào tạo bằng cách liên quan đến con người trong việc gắn nhãn và chú thích dữ liệu, đồng thời sử dụng dữ liệu được chú thích để đào tạo mô hình.
Tại sao HITL lại quan trọng? Và Con người nên ở trong Vòng lặp ở Mức độ nào?
Trí tuệ nhân tạo khá có khả năng xử lý những thứ đơn giản, nhưng đối với các trường hợp cạnh, cần có sự can thiệp của con người. Khi các mô hình học máy được thiết kế bằng cách sử dụng cả hai con người và máy móc kiến thức, chúng có thể mang lại kết quả nâng cao vì cả hai yếu tố có thể xử lý các hạn chế của yếu tố kia và tối đa hóa hiệu suất của mô hình.
Hãy xem tại sao khái niệm con người trong vòng lặp lại hoạt động cho hầu hết các mô hình ML.
- Tăng độ chính xác và chất lượng của các dự đoán
- Giảm số lượng lỗi
- Có khả năng xử lý các trường hợp cạnh
- Đảm bảo hệ thống ML an toàn
Đối với phần thứ hai của câu hỏi, bao nhiêu trí tuệ con người là cần thiết, chúng ta phải tự hỏi mình một số câu hỏi quan trọng.
- Sự phức tạp của các quyết định
- Lượng kiến thức miền hoặc sự tham gia của chuyên gia cần thiết cho mô hình
- Số lượng lỗi thiệt hại và các quyết định sai lầm có thể gây ra
5 yếu tố chính của HITL
Với HITL, có thể tạo ra một lượng lớn dữ liệu chính xác cho các trường hợp sử dụng duy nhất, nâng cao dữ liệu đó với phản hồi và cái nhìn sâu sắc của con người, đồng thời thử nghiệm lại mô hình để đạt được các quyết định chính xác.
Chuyên gia về vấn đề doanh nghiệp nhỏ hoặc đối tượng
Bất kể mô hình mà bạn đang xây dựng - mô hình phân bổ giường chăm sóc sức khỏe hay hệ thống phê duyệt khoản vay, mô hình của bạn sẽ hoạt động tốt hơn với chuyên môn về lĩnh vực của con người. Một hệ thống AI có thể tận dụng công nghệ để ưu tiên phân bổ giường dựa trên chẩn đoán, nhưng để xác định chính xác và nhân đạo ai xứng đáng có giường thì do các bác sĩ con người quyết định.
Các chuyên gia về chủ đề có kiến thức về lĩnh vực nên tham gia vào mọi giai đoạn đào tạo phát triển dữ liệu trong việc xác định, phân loại, phân đoạn và chú thích thông tin có thể được sử dụng để nâng cao mức độ thành thạo của các mô hình ML.
QA hoặc Đảm bảo chất lượng
Đảm bảo chất lượng là một bước quan trọng trong bất kỳ quá trình phát triển sản phẩm nào. Để có thể đáp ứng các tiêu chuẩn và điểm chuẩn tuân thủ bắt buộc, điều quan trọng là phải xây dựng chất lượng vào dữ liệu đào tạo. Điều cần thiết là bạn phải đưa ra các tiêu chuẩn chất lượng đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn hiệu suất để đạt được kết quả ưa thích trong các tình huống thực tế.
Phản hồi
Phản hồi, đặc biệt là trong bối cảnh ML, từ con người giúp giảm tần suất lỗi và cải thiện quá trình học tập của máy móc với học có giám sát. Với phản hồi liên tục từ các chuyên gia về vấn đề con người, mô hình AI sẽ có thể tinh chỉnh các dự đoán của nó.Trong quá trình đào tạo các mô hình AI, nhất định sẽ xảy ra sai sót trong dự đoán hoặc đưa ra kết quả không chính xác. Tuy nhiên, những lỗi như vậy dẫn đến việc cải thiện khả năng ra quyết định và cải tiến lặp đi lặp lại. Với một con người vòng lặp thông tin phản hồi, các lần lặp lại như vậy có thể giảm đi đáng kể mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Thực địa
Sự thật cơ bản trong hệ thống học máy đề cập đến phương tiện kiểm tra độ chính xác và độ tin cậy của mô hình ML so với thế giới thực. Nó đề cập đến dữ liệu phản ánh chặt chẽ thực tế và được sử dụng để đào tạo thuật toán ML. Để đảm bảo dữ liệu của bạn phản ánh sự thật cơ bản, dữ liệu đó phải có liên quan và chính xác để có thể tạo ra đầu ra có giá trị trong quá trình ứng dụng trong thế giới thực.
Hỗ trợ công nghệ
Công nghệ hỗ trợ tạo ra các mô hình ML hiệu quả bằng cách cung cấp các công cụ xác thực và kỹ thuật quy trình làm việc, đồng thời giúp triển khai các ứng dụng AI nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Phản hồi, đặc biệt là trong bối cảnh ML, từ con người giúp giảm tần suất lỗi và cải thiện quá trình học tập của máy móc với học có giám sát. Với phản hồi liên tục từ các chuyên gia về vấn đề con người, mô hình AI sẽ có thể tinh chỉnh các dự đoán của nó.Shaip đã áp dụng một phương pháp hàng đầu trong ngành là kết hợp phương pháp tiếp cận theo vòng lặp của con người để phát triển máy học thuật toán. Với kinh nghiệm của chúng tôi trong việc cung cấp dữ liệu đào tạo tốt nhất trong lớp, chúng tôi có thể đẩy nhanh các sáng kiến ML và AI nâng cao của bạn.
Chúng tôi có một đội ngũ chuyên gia về chủ đề và đã đưa ra các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo các bộ dữ liệu đào tạo chất lượng hoàn hảo. Với các chuyên gia và nhà chú giải đa ngôn ngữ của mình, chúng tôi có đủ chuyên môn để cung cấp cho ứng dụng học máy của bạn khả năng tiếp cận toàn cầu mà ứng dụng này xứng đáng có được. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để biết kinh nghiệm của chúng tôi giúp xây dựng các công cụ AI nâng cao cho tổ chức của bạn như thế nào.