Human-in-the-Loop (HITL)

Warum wir den Menschen in den Mittelpunkt des Automatisierungsdesigns stellen

Das Entwerfen von Tools, die auf Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) basieren, erfordert immer mindestens zwei kritische Bestandteile: Daten und Zeit. Füttern Sie einen Algorithmus mit großen Mengen hochwertiger Daten und im Laufe der Zeit – durch einen iterativen Prozess von Versuch und Irrtum – wird er eine immer genauere Ausgabe erzeugen. Diese Ausgabe kann alles sein, von einer medizinischen Echtzeitentscheidung bis hin zur Nachahmung menschlicher Sprache und Sprachmuster.

Wir alle kennen das Konzept der Zeit, also konzentrieren wir uns auf die erste Zutat. Was sind „hochwertige“ Daten? Kurz gesagt handelt es sich um relevante, genaue, ordnungsgemäß organisierte und kommentierte Informationen, die vollständig auf dem neuesten Stand sind.

Ein KI-Modell kann frühe Anzeichen von Krebs nicht effektiv erkennen, ohne zuerst eine Vielzahl von onkologischen Patientenakten zu verarbeiten. Wenn diese Datensätze nicht genau sind oder nicht so strukturiert sind, dass das Modell relevante klinische Merkmale und entsprechende Beziehungen erkennt, sind auch seine Vorhersagen nicht genau. In ähnlicher Weise muss ein digitaler Assistent, der für die Unterhaltung mit menschlichen Benutzern in einer Vielzahl von Sprachen und Sprachdialekten entwickelt wurde, aus Transkripten lernen, die verschiedene menschliche Sprachmuster genau darstellen.

Mensch-in-der-Schleife Shaip hilft, KI/ML-Initiativen zu beschleunigen und sorgt von Anfang an für eine höhere Ausgabegenauigkeit, indem es einen weiteren unschätzbaren Bestandteil der Gleichung hinzufügt: Menschen. Verwendung einer Human-in-the-Loop (HITL) Modell zum Erfassen, Kennzeichnen, Kommentieren und Kuratieren komplexer und sich schnell entwickelnder Datensätze unterstützt Shaip Sie beim Trainieren und Erstellen von KI- und ML-Anwendungen, die wirklich transformative Ergebnisse liefern.

Warum ist unser branchenführendes Verfahren so effektiv? Alles läuft auf fünf Schlüsselelemente hinaus:

  1. Fachexperten (KMU):

    Egal, ob Sie eine Verbrauchermarke sind, die einen Chatbot für die Online-Interaktion mit Kunden trainiert, oder ein Gesundheitsunternehmen, das eine Gesichtserkennungsanwendung entwickelt, Sie benötigen ein Team von Mitarbeitern mit Domänenkenntnissen in mehreren Bereichen, um dies richtig zu machen. Unsere Human-in-the-Loop-Prozesse stellen sicher, dass die richtigen KMU an der Identifizierung, Segmentierung, Kategorisierung und Kennzeichnung der Informationen beteiligt sind, die Ihre KI antreiben.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

  1. Robuste Qualitätssicherung (QA):

    Eine umfassende QS-Prüfung ist entscheidend für die Entwicklung eines Modells, das internen Standards und externen Compliance-Aufträgen entspricht. Unsere QA-Protokolle stellen sicher, dass jeder Datensatz Goldstandarddaten darstellt, die es jedem ML-Modell ermöglichen, in einem realen Szenario genau zu funktionieren. Wir überprüfen auch regelmäßig, ob die zum Trainieren Ihres Modells verwendeten Daten den Standards entsprechen, die erforderlich sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ständiges Feedback

  2. Ständiges Feedback:

    Fehler sind ein Teil des Lernens, und Ihre KI wird viele davon machen, wenn sie ihre Prozesse für Vorhersagen oder Schlussfolgerungen verfeinert. Das ist gut so – solange diese Fehler zu einer iterativen Verbesserung führen. Unser Human-in-the-Loop-Trainingsmodell identifiziert Datenungenauigkeiten in den frühen Phasen der Entwicklung, um die Anzahl der erforderlichen Iterationen zu reduzieren, um die höchste Genauigkeit zu erreichen.

  3. Ground-Truth-Daten:

    „Ground Truth“ ist ein Begriff, der verwendet wird, um Daten zu beschreiben, die die Realität genau widerspiegeln. Unsere Plattform und unser Schulungsprozess erfüllen den „Golden Standard“ für Datenrelevanz und -genauigkeit, sodass Sie sicher sein können, dass Ihr Modell in komplexen realen Szenarien effektive Ergebnisse liefert.

  4. Tech-Aktivierung:

    Unsere leistungsstarke Cloud-basierte Datenplattform ermöglicht es Teams, zu erstellen, zu transformieren und Daten kommentieren für KI-Modelle mit unerreichter Effizienz. Durch die Unterstützung menschlicher Mitarbeiter mit ausgeklügelten Validierungs- und Workflow-Tools ermöglicht unsere Technologie ihnen, mehr Zeit mit dem zu verbringen, was sie am besten können.

Bei Shaip stützen wir uns auf unsere langjährige Erfahrung im Gesundheitswesen und in der Konversations-KI, um Daten für viele KI-Modelle zu beschaffen und zu kommentieren und Anwendungsfälle. Zusammen mit Millionen von Patientenakten und Bildern, die zur Lizenzierung verfügbar sind, können wir Fachwissen in mehr als 60 Sprachen und Dialekten bereitstellen, um Ihrer Anwendung eine wirklich globale Reichweite zu verleihen. Außerdem unterstützt unsere patentierte Plattform Sprache, Text und Sourcing, sodass wir Modelle für praktisch jede Art von Anwendung trainieren können.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie wir Unternehmen wie Ihrem bei der Entwicklung revolutionärer KI-Tools unterstützen? Steigen Sie noch heute mit Shaip ein!

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