Nid yw modelau dysgu peiriant yn cael eu gwneud yn berffaith - maen nhw'n cael eu perffeithio dros amser, gyda hyfforddiant a phrofion. Dylid hyfforddi algorithm ML, er mwyn gallu cynhyrchu rhagfynegiadau cywir, ar symiau enfawr o ddata hyfforddi hynod gywir. A goramser ac ar ôl cyfres o brofi a methu, bydd yn gallu meddwl am yr allbwn a ddymunir.
Mae sicrhau mwy o gywirdeb yn y rhagfynegiadau yn dibynnu ar ansawdd y data hyfforddi y byddwch yn ei fwydo i'r system. Dim ond pan fydd yn gywir, yn drefnus, wedi'i anodi, ac yn berthnasol i'r prosiect y mae data hyfforddi o ansawdd uchel. Mae'n hanfodol cynnwys bodau dynol i anodi, labelu a thiwnio'r model.
Dynol-yn-y-dolen Mae dull gweithredu yn caniatáu cyfranogiad dynol mewn labelu, dosbarthu'r data, a phrofi'r model. Yn enwedig mewn achosion pan nad yw'r algorithm yn ddigon hyderus i gael rhagfynegiad cywir neu'n or-hyderus ynghylch rhagfynegiad anghywir a rhagfynegiadau y tu allan i'r ystod.
Yn y bôn, mae'r dull dynol-yn-y-dolen yn dibynnu ar rhyngweithio dynol gwella ansawdd data hyfforddi trwy gynnwys bodau dynol wrth labelu ac anodi data a defnyddio data anodedig felly i hyfforddi'r model.
Pam fod HITL yn bwysig? Ac i Ba Radd y Dylai Bodau Dynol Fod yn y Ddolen?
Cudd-wybodaeth artiffisial yn ddigon abl i drin pethau syml, ond ar gyfer achosion ymylol, mae angen ymyrraeth ddynol. Pan fydd modelau dysgu peirianyddol yn cael eu dylunio gan ddefnyddio'r ddau dynol a pheiriant gwybodaeth, gallant sicrhau canlyniadau gwell gan y gall y ddwy elfen ymdrin â chyfyngiadau'r llall a gwneud y gorau o berfformiad y model.
Gadewch i ni edrych ar pam mae'r cysyniad dynol-yn-y-dolen yn gweithio ar gyfer y rhan fwyaf o fodelau ML.
- Yn cynyddu cywirdeb ac ansawdd rhagfynegiadau
- Yn lleihau nifer y gwallau
- Yn gallu trin achosion ymyl
- Yn sicrhau systemau ML diogel
Am ail ran y cwestiwn, faint deallusrwydd dynol sydd ei angen, mae'n rhaid i ni ofyn rhai cwestiynau hanfodol i'n hunain.
- Cymhlethdod y penderfyniadau
- Faint o wybodaeth parth neu ymglymiad arbenigol sydd ei angen ar gyfer y model
- Nifer y gwallau difrod a phenderfyniadau anghywir y gallai eu hachosi
5 Elfennau allweddol HITL
Gyda HITL, mae'n bosibl creu symiau enfawr o ddata cywir ar gyfer achosion defnydd unigryw, ei wella gydag adborth a mewnwelediad dynol, ac ailbrofi'r model i gyflawni penderfyniadau cywir.
BBaCh neu Arbenigwyr Pwnc
Waeth beth fo'r model, rydych chi'n adeiladu - model dyrannu gwelyau gofal iechyd neu system cymeradwyo benthyciad, bydd eich model yn gwneud yn well gydag arbenigedd parth dynol. Gall system AI ddefnyddio technoleg i flaenoriaethu dyraniad gwelyau yn seiliedig ar ddiagnosis, ond y meddygon dynol ddylai benderfynu'n gywir ac yn drugarog pwy sy'n haeddu'r gwely.
Dylid cynnwys arbenigwyr pwnc sydd â gwybodaeth am y maes ym mhob cam o’r hyfforddiant datblygu data wrth nodi, dosbarthu, segmentu ac anodi gwybodaeth y gellir ei defnyddio i hybu hyfedredd y modelau ML.
QA neu Sicrhau Ansawdd
Mae sicrhau ansawdd yn gam hanfodol mewn unrhyw ddatblygiad cynnyrch. Er mwyn gallu bodloni'r safonau a'r meincnodau cydymffurfio gofynnol, mae'n bwysig adeiladu ansawdd i mewn i'r data hyfforddi. Mae’n hanfodol eich bod yn rhoi safonau ansawdd ar waith sy’n sicrhau ymlyniad at safonau perfformiad er mwyn cyflawni’r canlyniadau a ffefrir mewn sefyllfaoedd yn y byd go iawn.
adborth
adborth, yn enwedig yng nghyd-destun ML, gan fodau dynol yn helpu i leihau amlder gwallau ac yn gwella'r broses ddysgu o beiriannau gyda dysgu dan oruchwyliaeth. Gydag adborth cyson gan arbenigwyr pwnc dynol, bydd y model AI yn gallu mireinio ei ragfynegiadau.Yn ystod y broses o hyfforddi'r modelau AI, mae'n sicr o wneud gwallau mewn rhagfynegiadau neu ddarparu canlyniadau anghywir. Fodd bynnag, mae gwallau o'r fath yn arwain at wneud penderfyniadau gwell a gwelliannau iteraidd. Gyda dynol dolen adborth, gall ailadroddiadau o'r fath gael eu lleihau'n fawr heb gyfaddawdu ar gywirdeb.
Gwirionedd sylfaenol
Mae gwirionedd sylfaenol mewn system ddysgu peiriant yn cyfeirio at y modd o wirio cywirdeb a dibynadwyedd y model ML yn erbyn y byd go iawn. Mae'n cyfeirio at y data sy'n adlewyrchu realiti yn agos ac a ddefnyddir i hyfforddi'r algorithm ML. Er mwyn sicrhau bod eich data'n adlewyrchu'r gwirionedd sylfaenol, mae'n rhaid iddo fod yn berthnasol ac yn gywir fel y gall gynhyrchu allbwn gwerthfawr wrth ei gymhwyso yn y byd go iawn.
Galluogi Tech
Mae technoleg yn helpu i greu modelau ML effeithlon trwy ddarparu offer dilysu a thechnegau llif gwaith a'i gwneud hi'n haws ac yn gyflymach i ddefnyddio cymwysiadau AI.
adborth, yn enwedig yng nghyd-destun ML, gan fodau dynol yn helpu i leihau amlder gwallau ac yn gwella'r broses ddysgu o beiriannau gyda dysgu dan oruchwyliaeth. Gydag adborth cyson gan arbenigwyr pwnc dynol, bydd y model AI yn gallu mireinio ei ragfynegiadau.Mae gan Shaip arfer sy'n arwain y diwydiant o ymgorffori dull dynol-yn-y-dolen ar gyfer datblygu peiriannau. algorithmau dysgu. Gyda'n profiad o ddarparu data hyfforddi gorau yn y dosbarth, gallwn gyflymu eich mentrau ML ac AI uwch.
Mae gennym dîm o arbenigwyr pwnc ac rydym wedi rhoi meincnodau ansawdd llym ar waith sy'n sicrhau setiau data hyfforddiant o ansawdd rhagorol. Gyda'n harbenigwyr ac anodyddion amlieithog, mae gennym yr arbenigedd i roi'r cyrhaeddiad byd-eang y mae'n ei haeddu i'ch cymhwysiad dysgu peiriant. Cysylltwch â ni heddiw i wybod sut mae ein profiad yn helpu i adeiladu offer AI uwch ar gyfer eich sefydliad.
