Los modelos de aprendizaje automático no se perfeccionan: se perfeccionan con el tiempo, con capacitación y pruebas. Un algoritmo de ML, para poder producir predicciones precisas, debe entrenarse con cantidades masivas de datos de entrenamiento de alta precisión. Y con el tiempo y después de una serie de pruebas de prueba y error, podrá obtener el resultado deseado.
Garantizar una mayor precisión en las predicciones depende de la calidad de los datos de entrenamiento que ingresa al sistema. Los datos de capacitación son de alta calidad solo cuando son precisos, organizados, anotados y relevantes para el proyecto. Es fundamental involucrar a humanos para anotar, etiquetar y ajustar el modelo.
Humano en el circuito El enfoque permite la participación humana en el etiquetado, la clasificación de los datos y la prueba del modelo. Especialmente en los casos en que el algoritmo tiene poca confianza en derivar una predicción precisa o demasiado confianza en una predicción incorrecta y predicciones fuera de rango.
Esencialmente, el enfoque humano en el circuito se basa en interacción humana para mejorar la calidad de los datos de entrenamiento al involucrar a humanos en el etiquetado y la anotación de datos y al utilizar los datos anotados para entrenar el modelo.
¿Por qué es importante HITL? ¿Y hasta qué punto deberían estar los humanos en el bucle?
Inteligencia Artificial es bastante capaz de manejar cosas simples, pero para casos extremos, se requiere la intervención humana. Cuando los modelos de aprendizaje automático se diseñan usando ambos humano y maquina conocimiento, pueden ofrecer resultados mejorados ya que ambos elementos pueden manejar las limitaciones del otro y maximizar el rendimiento del modelo.
Veamos por qué el concepto humano en el circuito funciona para la mayoría de los modelos de ML.
- Aumenta la precisión y la calidad de las predicciones.
- Reduce el número de errores.
- Capaz de manejar casos extremos
- Garantiza sistemas seguros de ML
Para la segunda parte de la pregunta, ¿cuánto Inteligencia humana es necesario, tenemos que hacernos algunas preguntas críticas.
- La complejidad de las decisiones.
- La cantidad de conocimiento del dominio o participación especializada necesaria para el modelo.
- La cantidad de daños que errores y decisiones equivocadas podrían causar
5 elementos clave de HITL
Con HITL, es posible crear cantidades masivas de datos precisos para casos de uso únicos, mejorarlos con información y comentarios humanos, y volver a probar el modelo para lograr decisiones precisas.
PYME o expertos en la materia
Independientemente del modelo que esté construyendo: un modelo de asignación de camas de atención médica o un sistema de aprobación de préstamos, su modelo funcionará mejor con la experiencia en el dominio humano. Un sistema de IA puede aprovechar la tecnología para priorizar la asignación de camas en función del diagnóstico, pero los médicos humanos deben decidir con precisión y humanidad quién merece la cama.
Los expertos en la materia con conocimiento del dominio deben participar en cada etapa del desarrollo de datos de capacitación para identificar, clasificar, segmentar y anotar información que se puede usar para mejorar la competencia de los modelos ML.
QA o Garantía de Calidad
El aseguramiento de la calidad constituye un paso crítico en el desarrollo de cualquier producto. Para poder cumplir con los estándares y los puntos de referencia de cumplimiento requeridos, es importante construir calidad en el datos de entrenamiento. Es esencial que establezca estándares de calidad que aseguren el cumplimiento de los estándares de desempeño para lograr los resultados deseados en situaciones del mundo real.
Comentarios
Comentarios, especialmente en el contexto de ML, de humanos ayuda a reducir la frecuencia de errores y mejora el proceso de aprendizaje de las máquinas con aprendizaje supervisado. Con comentarios constantes de expertos humanos en la materia, el modelo de IA podrá refinar sus predicciones.Durante el proceso de entrenamiento de los modelos de IA, es probable que cometa errores en las predicciones o proporcione resultados inexactos. Sin embargo, tales errores conducen a una mejor toma de decisiones y mejoras iterativas. con un humano Bucle de retroalimentación, tales iteraciones se pueden reducir considerablemente sin comprometer la precisión.
Verdad fundamental
La verdad básica en un sistema de aprendizaje automático se refiere a los medios para verificar la precisión y confiabilidad del modelo ML contra el mundo real. Se refiere a los datos que reflejan fielmente la realidad y que se utilizan para entrenar el algoritmo ML. Para asegurarse de que sus datos reflejen la verdad del terreno, deben ser relevantes y precisos para que puedan producir resultados valiosos durante la aplicación en el mundo real.
Habilitación tecnológica
La tecnología ayuda a crear modelos de ML eficientes al proporcionar herramientas de validación y técnicas de flujo de trabajo y facilita y agiliza la implementación de aplicaciones de IA.
Comentarios, especialmente en el contexto de ML, de humanos ayuda a reducir la frecuencia de errores y mejora el proceso de aprendizaje de las máquinas con aprendizaje supervisado. Con comentarios constantes de expertos humanos en la materia, el modelo de IA podrá refinar sus predicciones.Shaip cuenta con una práctica líder en la industria de incorporar un enfoque humano en el circuito para desarrollar máquinas algoritmos de aprendizaje. Con nuestra experiencia en proporcionar los mejores datos de capacitación de su clase, podemos acelerar sus iniciativas avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
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