Human-in-the-Loop (HITL)

Wie verbessert der Human-in-the-Loop-Ansatz die Leistung von ML-Modellen?

Modelle für maschinelles Lernen werden nicht perfektioniert – sie werden im Laufe der Zeit durch Training und Tests perfektioniert. Um genaue Vorhersagen treffen zu können, sollte ein ML-Algorithmus mit riesigen Mengen hochgenauer Trainingsdaten trainiert werden. Und im Laufe der Zeit und nach einer Reihe von Trial-and-Error-Tests wird es in der Lage sein, die gewünschte Ausgabe zu erzielen.

Die Sicherstellung einer höheren Genauigkeit bei Vorhersagen hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab, die Sie in das System einspeisen. Trainingsdaten sind nur dann von hoher Qualität, wenn sie genau, organisiert, kommentiert und für das Projekt relevant sind. Es ist entscheidend, Menschen einzubeziehen, um das Modell zu kommentieren, zu kennzeichnen und abzustimmen.

Human-in-the-Loop Der Ansatz ermöglicht die Beteiligung des Menschen an der Kennzeichnung, Klassifizierung der Daten und dem Testen des Modells. Insbesondere in Fällen, in denen der Algorithmus zu wenig Vertrauen in die Ableitung einer genauen Vorhersage hat oder zu zuversichtlich in Bezug auf eine falsche Vorhersage und Vorhersagen außerhalb des Bereichs ist. 

Dabei setzt man im Wesentlichen auf den Human-in-the-Loop-Ansatz Menschliche Interaktion die Qualität von Trainingsdaten zu verbessern, indem Menschen in die Kennzeichnung und Annotation von Daten einbezogen werden und die so annotierten Daten zum Trainieren des Modells verwendet werden.

Warum ist HITL wichtig? Und inwieweit sollten Menschen auf dem Laufenden sein?

Mensch-in-der-Schleife Künstliche Intelligenz ist durchaus in der Lage, mit einfachen Dingen umzugehen, aber für Grenzfälle ist menschliches Eingreifen erforderlich. Beim Entwerfen von Modellen für maschinelles Lernen werden beide verwendet Mensch und Maschine Wissen können sie verbesserte Ergebnisse liefern, da beide Elemente die Einschränkungen des anderen bewältigen und die Leistung des Modells maximieren können.

Sehen wir uns an, warum das Human-in-the-Loop-Konzept für die meisten ML-Modelle funktioniert.

  • Erhöht die Genauigkeit und Qualität der Vorhersagen
  • Reduziert die Anzahl der Fehler 
  • Kann Randfälle handhaben
  • Gewährleistet sichere ML-Systeme

Für den zweiten Teil der Frage, wie viel menschliche Intelligenz benötigt wird, müssen wir uns einige kritische Fragen stellen.

  • Die Komplexität der Entscheidungen
  • Die Menge an Domänenwissen oder die Beteiligung von Spezialisten, die für das Modell erforderlich ist
  • Die Anzahl der Schäden, die Fehler und Fehlentscheidungen verursachen könnten

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

5 Schlüsselelemente von HITL

Mit der HITL, ist es möglich, riesige Mengen genauer Daten für einzigartige Anwendungsfälle zu erstellen, sie mit menschlichem Feedback und Erkenntnissen zu verbessern und das Modell erneut zu testen, um genaue Entscheidungen zu treffen.

  1. KMU oder Fachexperten

    Unabhängig davon, welches Modell Sie bauen – ein Bettenzuweisungsmodell für das Gesundheitswesen oder ein Kreditgenehmigungssystem – Ihr Modell wird mit menschlichem Fachwissen besser abschneiden. Ein KI-System kann Technologie nutzen, um die Bettenzuweisung basierend auf der Diagnose zu priorisieren, aber um genau und human zu bestimmen, wer das Bett verdient, sollte von den menschlichen Ärzten entschieden werden.

    Fachexperten mit Domänenkenntnissen sollten in jeder Phase der Schulungsdatenentwicklung an der Identifizierung, Klassifizierung, Segmentierung und Kommentierung von Informationen beteiligt sein, die zur Verbesserung der Kompetenz der ML-Modelle verwendet werden können.

  2. QA oder Qualitätssicherung

    Qualitätssicherung ist ein entscheidender Schritt in jeder Produktentwicklung. Um die Standards und erforderlichen Compliance-Benchmarks erfüllen zu können, ist es wichtig zu bauen qualitativ hochwertiges in die Trainingsdaten. Es ist wichtig, dass Sie Qualitätsstandards einführen, die die Einhaltung von Leistungsstandards sicherstellen, um die gewünschten Ergebnisse in realen Situationen zu erzielen.

  3. Feedback

    Ständiges Feedback Feedback, insbesondere im Kontext von ML, von Menschen hilft, die Fehlerhäufigkeit zu reduzieren und verbessert den Lernprozess von Maschinen mit überwachtes Lernen. Mit ständigem Feedback von menschlichen Fachexperten wird das KI-Modell in der Lage sein, seine Vorhersagen zu verfeinern.

    Während des Trainings der KI-Modelle werden Fehler in Vorhersagen gemacht oder ungenaue Ergebnisse geliefert. Solche Fehler führen jedoch zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und iterativen Verbesserungen. Mit einem Menschen Rückkopplungsschleife, können solche Iterationen stark reduziert werden, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

  4. Grundwahrheit

    Ground Truth in einem maschinellen Lernsystem bezieht sich auf die Mittel zur Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit des ML-Modells gegenüber der realen Welt. Es bezieht sich auf die Daten, die die Realität genau widerspiegeln und die zum Trainieren des ML-Algorithmus verwendet werden. Um sicherzustellen, dass Ihre Daten die Wahrheit widerspiegeln, müssen sie relevant und genau sein, damit sie während der Anwendung in der realen Welt wertvolle Ergebnisse liefern können.

  5. Tech-Aktivierung

    Die Technologie hilft bei der Erstellung effizienter ML-Modelle, indem sie Validierungstools und Workflow-Techniken bereitstellt und die Bereitstellung von KI-Anwendungen vereinfacht und beschleunigt.

Shaip verfügt über eine branchenführende Praxis zur Integration eines Human-in-the-Loop-Ansatzes in die Entwicklung von Maschinen Lernalgorithmen. Mit unserer Erfahrung in der Bereitstellung erstklassiger Trainingsdaten sind wir in der Lage, Ihre fortschrittlichen ML- und KI-Initiativen zu beschleunigen.

Wir haben ein Team von Fachexperten an Bord und haben strenge Qualitätsmaßstäbe aufgestellt, die qualitativ einwandfreie Trainingsdatensätze gewährleisten. Mit unseren mehrsprachigen Experten und Kommentatoren verfügen wir über das Fachwissen, um Ihrer maschinellen Lernanwendung die globale Reichweite zu verleihen, die sie verdient. Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, um zu erfahren, wie unsere Erfahrung dazu beiträgt, fortschrittliche KI-Tools für Ihr Unternehmen zu entwickeln.

Social Share