기계 학습 모델은 완벽하게 만들어지지 않습니다. 훈련과 테스트를 통해 시간이 지남에 따라 완벽해집니다. 정확한 예측을 생성할 수 있는 ML 알고리즘은 대량의 고도로 정확한 훈련 데이터에 대해 훈련되어야 합니다. 그리고 초과 근무와 일련의 시행 착오 테스트 후에 원하는 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
예측의 정확도를 높이는 것은 시스템에 제공하는 훈련 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 교육 데이터는 정확하고 조직적이며 주석이 달려 있고 프로젝트와 관련이 있을 때에만 고품질입니다. 모델에 주석을 달고, 레이블을 지정하고, 조정하려면 사람을 참여시키는 것이 중요합니다.
고리 안에 갇힌 사람 접근 방식을 사용하면 레이블 지정, 데이터 분류 및 모델 테스트에 사람이 참여할 수 있습니다. 특히 알고리즘이 정확한 예측을 유도하는 데 자신감이 부족하거나 잘못된 예측 및 범위를 벗어난 예측에 대해 지나치게 확신하는 경우.
기본적으로 Human-in-loop 접근 방식은 인간 상호 작용 사람이 데이터에 레이블을 지정하고 주석을 달고 주석이 달린 데이터를 사용하여 모델을 학습함으로써 학습 데이터의 품질을 개선합니다.
HITL이 왜 중요한가요? 그리고 인간은 어느 정도 루프에 있어야 합니까?
인공 지능 간단한 일을 처리할 수 있지만 극단적인 경우에는 사람의 간섭이 필요합니다. 두 가지를 모두 사용하여 기계 학습 모델을 설계하는 경우 인간과 기계 지식을 바탕으로 두 요소 모두 다른 요소의 한계를 처리하고 모델의 성능을 최대화할 수 있으므로 향상된 결과를 제공할 수 있습니다.
Human-in-the-loop 개념이 대부분의 ML 모델에서 작동하는 이유를 살펴보겠습니다.
- 예측의 정확성과 품질 향상
- 오류 수 감소
- 엣지 케이스 처리 가능
- 안전한 ML 시스템 보장
질문의 두 번째 부분에 대해, 얼마나 인간 지능 우리는 스스로에게 몇 가지 중요한 질문을 던져야 합니다.
- 결정의 복잡성
- 모델에 필요한 영역 지식 또는 전문가 참여의 양
- 손상 오류 및 잘못된 결정으로 인해 발생할 수 있는 수
HITL의 5가지 핵심 요소
와 히트, 고유한 사용 사례에 대해 방대한 양의 정확한 데이터를 생성하고, 인간의 피드백과 통찰력으로 이를 향상하고, 정확한 결정을 내리기 위해 모델을 다시 테스트하는 것이 가능합니다.
SME 또는 주제 전문가
모델에 관계없이 의료 침대 할당 모델 또는 대출 승인 시스템을 구축하고 있으며, 모델은 인적 영역 전문 지식으로 더 잘 작동할 것입니다. AI 시스템은 진단을 기반으로 침대 할당의 우선 순위를 지정하는 기술을 활용할 수 있지만, 침대를 사용할 자격이 있는 사람을 정확하고 인도적으로 결정하려면 의사가 결정해야 합니다.
도메인 지식을 갖춘 주제 전문가는 ML 모델의 숙련도를 높이는 데 사용할 수 있는 정보를 식별, 분류, 세분화 및 주석 처리하는 교육 데이터 개발의 모든 단계에 참여해야 합니다.
QA 또는 품질 보증
품질 보증은 모든 제품 개발에서 중요한 단계를 형성합니다. 표준 및 필수 준수 벤치마크를 충족할 수 있으려면 다음을 구축하는 것이 중요합니다. 품질 로 훈련 데이터. 실제 상황에서 선호하는 결과를 달성하려면 성능 표준을 준수하는 품질 표준을 마련하는 것이 중요합니다.
피드백
피드백, 특히 ML의 맥락에서 인간은 오류 빈도를 줄이고 다음을 통해 기계의 학습 프로세스를 개선합니다. 지도 학습. 인간 주제 전문가의 지속적인 피드백을 통해 AI 모델은 예측을 개선할 수 있습니다.AI 모델을 학습시키는 과정에서 예측에 오류가 발생하거나 부정확한 결과를 제공할 수 밖에 없습니다. 그러나 이러한 오류는 향상된 의사 결정 및 반복적인 개선으로 이어집니다. 인간과 피드백 루프, 이러한 반복은 정확도를 손상시키지 않으면서 크게 줄일 수 있습니다.
지상 진실
머신 러닝 시스템에서 Ground truth는 ML 모델의 정확성과 신뢰성을 현실 세계와 비교하여 확인하는 수단을 의미합니다. 현실을 가깝게 반영한 데이터를 말하며 ML 알고리즘을 훈련시키는 데 사용됩니다. 데이터가 실제 사실을 반영하도록 하려면 실제 적용 중에 가치 있는 출력을 생성할 수 있도록 관련성이 있고 정확해야 합니다.
기술 지원
기술은 검증 도구와 워크플로 기술을 제공하고 AI 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 배포함으로써 효율적인 ML 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다.
피드백, 특히 ML의 맥락에서 인간은 오류 빈도를 줄이고 다음을 통해 기계의 학습 프로세스를 개선합니다. 지도 학습. 인간 주제 전문가의 지속적인 피드백을 통해 AI 모델은 예측을 개선할 수 있습니다.Shaip은 기계 개발에 대한 인간-인-루프(human-in-loop) 접근 방식을 통합하는 업계 최고의 관행을 확립했습니다. 학습 알고리즘. 동급 최고의 교육 데이터를 제공한 경험을 바탕으로 고급 ML 및 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다.
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