binadamu-katika-kitanzi (HITL)

Je! Mbinu ya Binadamu ndani ya Kitanzi Inaboreshaje Utendaji wa Mfano wa ML?

Miundo ya kujifunza kwa mashine haijafanywa kuwa kamilifu - inakamilishwa kwa muda, kwa mafunzo na majaribio. Algoriti ya ML, ili kuweza kutoa ubashiri sahihi, inapaswa kufunzwa kuhusu idadi kubwa ya data ya mafunzo iliyo sahihi sana. Na muda wa ziada na baada ya mfululizo wa majaribio ya majaribio na makosa, itakuwa na uwezo wa kuja na pato taka.

Kuhakikisha usahihi zaidi katika ubashiri inategemea ubora wa data ya mafunzo unayoingiza kwenye mfumo. Data ya mafunzo ni ya ubora wa juu tu ikiwa ni sahihi, imepangwa, imefafanuliwa na inafaa kwa mradi. Ni muhimu kuhusisha wanadamu kufafanua, kuweka lebo, na kuweka muundo.

Binadamu-katika-kitanzi mbinu inaruhusu ushiriki wa binadamu katika kuweka lebo, kuainisha data, na kupima modeli. Hasa katika hali ambapo algoriti haina kujiamini katika kupata utabiri sahihi au kujiamini kupita kiasi kuhusu utabiri usio sahihi na ubashiri wa nje ya masafa. 

Kimsingi, mbinu ya mwanadamu-katika-kitanzi inategemea mwingiliano wa kibinadamu ili kuboresha ubora wa data ya mafunzo kwa kuhusisha binadamu katika kuweka lebo na kubainisha data na kutumia data iliyofafanuliwa kufunza modeli.

Kwa nini HITL ni Muhimu? Na Je, Binadamu anapaswa kuwa kwenye Kitanzi kwa Kiwango Gani?

Binadamu-Katika-Kitanzi Akili ya bandia ina uwezo kabisa wa kushughulikia mambo rahisi, lakini kwa kesi za makali, kuingiliwa kwa binadamu kunahitajika. Wakati miundo ya kujifunza kwa mashine imeundwa kwa kutumia zote mbili binadamu na mashine maarifa, yanaweza kutoa matokeo yaliyoimarishwa kwani vipengele vyote viwili vinaweza kushughulikia mapungufu ya vingine na kuongeza utendakazi wa modeli.

Hebu tuangalie ni kwa nini dhana ya binadamu-ndani-kitanzi inafanya kazi kwa miundo mingi ya ML.

  • Huongeza usahihi na ubora wa utabiri
  • Hupunguza idadi ya makosa 
  • Uwezo wa kushughulikia kesi za makali
  • Inahakikisha mifumo salama ya ML

Kwa sehemu ya pili ya swali, ni kiasi gani akili ya binadamu inahitajika, tunapaswa kujiuliza maswali muhimu.

  • Ugumu wa maamuzi
  • Kiasi cha maarifa ya kikoa au ushiriki wa kitaalam unaohitajika kwa modeli
  • Idadi ya makosa ya uharibifu na maamuzi mabaya yanaweza kusababisha

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Vipengele 5 muhimu vya HITL

pamoja HITL, inawezekana kuunda idadi kubwa ya data sahihi kwa matukio ya matumizi ya kipekee, kuiboresha kwa maoni na maarifa ya kibinadamu, na kujaribu tena muundo huo ili kufikia maamuzi sahihi.

  1. Wataalamu wa SME au Mada

    Bila kujali kielelezo, unachounda - kielelezo cha ugawaji wa vitanda vya afya au mfumo wa kuidhinisha mkopo, kielelezo chako kitafanya vyema zaidi ukitumia ujuzi wa kikoa cha binadamu. Mfumo wa AI unaweza kuimarisha teknolojia ya kuweka kipaumbele kwa ugawaji wa kitanda kulingana na uchunguzi, lakini kwa usahihi na kwa kibinadamu kuamua ni nani anayestahili kitanda inapaswa kuamua na madaktari wa kibinadamu.

    Wataalamu wa masuala ya mada walio na ujuzi wa kikoa wanapaswa kushirikishwa katika kila hatua ya ukuzaji wa data katika kubainisha, kuainisha, kugawanya na kubainisha maelezo ambayo yanaweza kutumika kuendeleza ustadi wa miundo ya ML.

  2. QA au Uhakikisho wa Ubora

    Uhakikisho wa ubora hutengeneza hatua muhimu katika ukuzaji wa bidhaa yoyote. Ili kuwa na uwezo wa kufikia viwango na vigezo vinavyohitajika vya kufuata, ni muhimu kujenga ubora katika data ya mafunzo. Ni muhimu kuweka viwango vya ubora vinavyohakikisha uzingatiaji wa viwango vya utendakazi ili kufikia matokeo yanayopendekezwa katika hali halisi.

  3. maoni

    Maoni ya Mara kwa Mara maoni, haswa katika muktadha wa ML, kutoka kwa wanadamu husaidia kupunguza mzunguko wa makosa na kuboresha mchakato wa kujifunza wa mashine na kusimamiwa kujifunza. Kwa maoni ya mara kwa mara kutoka kwa wataalam wa masuala ya binadamu, mtindo wa AI utaweza kuboresha utabiri wake.

    Wakati wa mchakato wa mafunzo ya mifano ya AI, ni lazima kufanya makosa katika utabiri au kutoa matokeo yasiyo sahihi. Walakini, makosa kama haya husababisha kuboreshwa kwa ufanyaji maamuzi na uboreshaji wa kurudia. Na mwanadamu kitanzi cha maoni, marudio kama haya yanaweza kupunguzwa sana bila kuathiri usahihi.

  4. Ukweli wa msingi

    Ukweli wa msingi katika mfumo wa kujifunza kwa mashine hurejelea njia za kuangalia usahihi na kutegemewa kwa muundo wa ML dhidi ya ulimwengu halisi. Inarejelea data inayoakisi ukweli kwa karibu na ambayo hutumiwa kufunza algoriti ya ML. Ili kuhakikisha kuwa data yako inaonyesha ukweli wa msingi, ni lazima iwe muhimu na sahihi ili iweze kutoa matokeo muhimu wakati wa matumizi ya ulimwengu halisi.

  5. Uwezeshaji wa Teknolojia

    Teknolojia husaidia katika kuunda mifano bora ya ML kwa kutoa zana za uthibitishaji na mbinu za utiririshaji wa kazi na kuifanya iwe rahisi na haraka kupeleka programu za AI.

Shaip ameweka mazoea ya kuongoza tasnia ya kujumuisha mbinu ya kibinadamu katika kutengeneza mashine. kujifunza algorithms. Kwa tajriba yetu ya kutoa data bora ya mafunzo ya darasani, tunaweza kuharakisha mipango yako ya kina ya ML na AI.

Tuna timu ya wataalam wa mada na tumeweka vigezo vikali vya ubora ambavyo vinahakikisha seti za mafunzo za ubora usiofaa. Kwa wataalam wetu wa lugha nyingi na wachambuzi, tuna utaalamu wa kutoa programu yako ya kujifunza mashine kufikia kimataifa inavyostahili. Wasiliana nasi leo ili kujua jinsi matumizi yetu husaidia kuunda zana za hali ya juu za AI kwa shirika lako.

Kushiriki kwa Jamii

Unaweza pia Like