Os modelos de aprendizado de máquina não são perfeitos – eles são aperfeiçoados ao longo do tempo, com treinamento e testes. Um algoritmo de ML, para poder produzir previsões precisas, deve ser treinado em grandes quantidades de dados de treinamento altamente precisos. E horas extras e após uma série de testes de tentativa e erro, ele poderá obter a saída desejada.
Garantir maior precisão nas previsões depende da qualidade dos dados de treinamento que você alimenta no sistema. Os dados de treinamento são de alta qualidade somente quando são precisos, organizados, anotados e relevantes para o projeto. É fundamental envolver humanos para anotar, rotular e ajustar o modelo.
Humano no circuito A abordagem permite o envolvimento humano na rotulagem, classificação dos dados e teste do modelo. Especialmente nos casos em que o algoritmo é pouco confiante em obter uma previsão precisa ou superconfiante sobre uma previsão incorreta e previsões fora do intervalo.
Essencialmente, a abordagem human-in-the-loop baseia-se em interação humana melhorar a qualidade dos dados de treinamento envolvendo humanos na rotulagem e anotação de dados e usando assim dados anotados para treinar o modelo.
Por que o HITL é importante? E até que ponto os humanos devem estar no circuito?
inteligência artificial é bastante capaz de lidar com coisas simples, mas para casos extremos, a interferência humana é necessária. Quando os modelos de aprendizado de máquina são projetados usando humano e máquina conhecimento, eles podem fornecer resultados aprimorados, pois ambos os elementos podem lidar com as limitações do outro e maximizar o desempenho do modelo.
Vejamos por que o conceito de humano no loop funciona para a maioria dos modelos de ML.
- Aumenta a precisão e a qualidade das previsões
- Reduz o número de erros
- Capaz de lidar com casos de borda
- Garante sistemas de ML seguros
Para a segunda parte da pergunta, quanto inteligência humana é necessário, temos que nos fazer algumas perguntas críticas.
- A complexidade das decisões
- A quantidade de conhecimento de domínio ou envolvimento de especialista necessário para o modelo
- O número de erros de danos e decisões erradas podem causar
5 Elementos-chave do HITL
Com o ACERTO, é possível criar grandes quantidades de dados precisos para casos de uso exclusivos, aprimorá-los com feedback e insights humanos e testar novamente o modelo para obter decisões precisas.
PME ou especialistas no assunto
Independentemente do modelo que você está construindo – um modelo de alocação de leitos de saúde ou um sistema de aprovação de empréstimos, seu modelo funcionará melhor com a experiência do domínio humano. Um sistema de IA pode alavancar a tecnologia para priorizar a alocação de leitos com base no diagnóstico, mas determinar com precisão e humanidade quem merece o leito deve ser decidido pelos médicos humanos.
Especialistas no assunto com conhecimento de domínio devem estar envolvidos em todas as etapas do desenvolvimento de dados de treinamento na identificação, classificação, segmentação e anotação de informações que podem ser usadas para aumentar a proficiência dos modelos de ML.
Controle de qualidade ou garantia de qualidade
A garantia de qualidade constitui um passo crítico no desenvolvimento de qualquer produto. Para poder atender aos padrões e benchmarks de conformidade exigidos, é importante construir qualidade no dados de treinamento. É essencial que você estabeleça padrões de qualidade que garantam a adesão aos padrões de desempenho para alcançar os resultados desejados em situações do mundo real.
Opiniões sobre o curso
Opiniões sobre o curso, especialmente no contexto de ML, de humanos ajuda a reduzir a frequência de erros e melhora o processo de aprendizado de máquinas com aprendizagem supervisionada. Com feedback constante de especialistas humanos no assunto, o modelo de IA poderá refinar suas previsões.Durante o processo de treinamento dos modelos de IA, ele pode cometer erros nas previsões ou fornecer resultados imprecisos. No entanto, tais erros levam a uma melhor tomada de decisão e melhorias iterativas. Com um humano Loop de feedback, essas iterações podem ser bastante reduzidas sem comprometer a precisão.
Verdade do solo
A verdade do terreno em um sistema de aprendizado de máquina refere-se aos meios de verificar a precisão e a confiabilidade do modelo de ML em relação ao mundo real. Refere-se aos dados que refletem de perto a realidade e que são usados para treinar o algoritmo de ML. Para garantir que seus dados reflitam a verdade, eles precisam ser relevantes e precisos para que possam produzir resultados valiosos durante a aplicação no mundo real.
Capacitação de tecnologia
A tecnologia auxilia na criação de modelos de ML eficientes, fornecendo ferramentas de validação e técnicas de fluxo de trabalho e facilitando e agilizando a implantação de aplicativos de IA.
Opiniões sobre o curso, especialmente no contexto de ML, de humanos ajuda a reduzir a frequência de erros e melhora o processo de aprendizado de máquinas com aprendizagem supervisionada. Com feedback constante de especialistas humanos no assunto, o modelo de IA poderá refinar suas previsões.A Shaip possui uma prática líder do setor de incorporar uma abordagem human-in-the-loop para desenvolver máquinas algoritmos de aprendizagem. Com nossa experiência em fornecer os melhores dados de treinamento da categoria, podemos acelerar suas iniciativas avançadas de ML e IA.
Temos a bordo uma equipe de especialistas no assunto e implementamos padrões de qualidade rigorosos que garantem conjuntos de dados de treinamento de qualidade impecável. Com nossos especialistas e anotadores multilinguísticos, temos a experiência para dar ao seu aplicativo de aprendizado de máquina o alcance global que ele merece. Entre em contato conosco hoje para saber como nossa experiência ajuda a criar ferramentas avançadas de IA para sua organização.