لم يتم تطوير نماذج التعلم الآلي بشكل مثالي - بل يتم إتقانها بمرور الوقت ، من خلال التدريب والاختبار. يجب تدريب خوارزمية ML ، لتكون قادرة على إنتاج تنبؤات دقيقة ، على كميات هائلة من بيانات التدريب عالية الدقة. والعمل الإضافي وبعد سلسلة من الاختبارات التجريبية والخطأ ، سيكون قادرًا على الوصول إلى المخرجات المطلوبة.
يعتمد ضمان دقة أكبر في التنبؤات على جودة بيانات التدريب التي تقوم بإدخالها في النظام. تكون بيانات التدريب عالية الجودة فقط عندما تكون دقيقة ومنظمة ومشروحة وذات صلة بالمشروع. من الأهمية بمكان إشراك البشر في التعليق على النموذج وتسميته وضبطه.
يُتيح نهج التدخل البشري إشراك الإنسان في عملية تصنيف البيانات ووضع العلامات عليها واختبار النموذج. ويُعدّ هذا النهج مفيدًا بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها أداء الخوارزمية ضعيفًا في التنبؤ بدقة، أو مفرطًا في الثقة بشأن التنبؤات الخاطئة والتنبؤات الخارجة عن النطاق.
يعتمد نهج "الإنسان في الحلقة" بشكل أساسي على التفاعل البشري لتحسين جودة بيانات التدريب من خلال إشراك البشر في تصنيف البيانات وشرحها واستخدام البيانات المشروحة لتدريب النموذج.
لماذا HITL مهم؟ وإلى أي درجة يجب أن يكون البشر في الحلقة؟
لنلقِ نظرة على سبب نجاح مفهوم الإنسان في الحلقة مع معظم نماذج ML.
- يزيد من دقة وجودة التنبؤات
- يقلل من عدد الأخطاء
- قادرة على التعامل مع حالات الحافة
- يضمن أنظمة ML آمنة
أما بالنسبة للجزء الثاني من السؤال، وهو مقدار الذكاء البشري المطلوب، فعلينا أن نطرح على أنفسنا بعض الأسئلة الحاسمة.
- تعقيد القرارات
- مقدار المعرفة بالمجال أو المشاركة المتخصصة اللازمة للنموذج
- عدد أخطاء التلف والقرارات الخاطئة التي يمكن أن تسبب
5 العناصر الرئيسية لـ HITL
باستخدام HITL ، من الممكن إنشاء كميات هائلة من البيانات الدقيقة لحالات استخدام فريدة، وتعزيزها بتعليقات ورؤى بشرية، وإعادة اختبار النموذج لتحقيق قرارات دقيقة.
الشركات الصغيرة والمتوسطة أو الخبراء المتخصصين
بغض النظر عن النموذج الذي تقوم ببنائه - نموذج تخصيص سرير الرعاية الصحية أو نظام الموافقة على القرض ، فإن نموذجك سيعمل بشكل أفضل مع خبرة المجال البشري. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الاستفادة من التكنولوجيا لتحديد أولويات تخصيص الأسرة بناءً على التشخيص ، ولكن لتحديد من يستحق السرير بدقة وإنسانية يجب أن يقرره الأطباء البشريون.
يجب إشراك خبراء الموضوع ذوي المعرفة بالمجال في كل مرحلة من مراحل تطوير بيانات التدريب في تحديد المعلومات التي يمكن استخدامها وتصنيفها وتقسيمها والتعليق عليها لزيادة كفاءة نماذج ML.
ضمان الجودة أو ضمان الجودة
يُعدّ ضمان الجودة خطوةً أساسيةً في أي عملية تطوير منتج. ولضمان استيفاء المعايير ومتطلبات الامتثال، من المهم تضمين الجودة في بيانات التدريب . ومن الضروري وضع معايير جودة تضمن الالتزام بمعايير الأداء لتحقيق النتائج المرجوة في الواقع العملي.
مشاركة الرأي
أثناء عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لا بدّ من حدوث أخطاء في التنبؤات أو تقديم نتائج غير دقيقة. مع ذلك، تُسهم هذه الأخطاء في تحسين عملية اتخاذ القرار والتحسينات المتكررة. وباستخدام حلقة تغذية راجعة بشرية ، يمكن تقليل هذه التكرارات بشكل كبير دون المساس بالدقة.
الحقيقة الأرضية
تشير الحقيقة الأساسية في نظام التعلم الآلي إلى وسائل التحقق من دقة وموثوقية نموذج ML مقابل العالم الحقيقي. يشير إلى البيانات التي تعكس الواقع عن كثب والتي يتم استخدامها لتدريب خوارزمية ML. للتأكد من أن بياناتك تعكس الحقيقة الأساسية ، يجب أن تكون ذات صلة ودقيقة حتى تتمكن من إنتاج مخرجات قيّمة أثناء تطبيق العالم الحقيقي.
التمكين التكنولوجي
تساعد التكنولوجيا في إنشاء نماذج ML فعالة من خلال توفير أدوات التحقق من الصحة وتقنيات سير العمل وجعل نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسهل وأسرع.
تتبنى شركة شايب نهجاً رائداً في مجال تطوير خوارزميات التعلم الآلي، حيث تُشرك العنصر البشري في عملية التطوير . وبفضل خبرتنا في توفير بيانات تدريب عالية الجودة، نستطيع تسريع مبادراتكم المتقدمة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
لدينا فريق من الخبراء المتخصصين في الموضوع ووضعنا معايير جودة صارمة تضمن مجموعات بيانات تدريبية عالية الجودة لا تشوبها شائبة. من خلال خبرائنا متعددي اللغات والمعلقين التوضيحيين ، لدينا الخبرة لمنح تطبيق التعلم الآلي الخاص بك النطاق العالمي الذي يستحقه. تواصل معنا اليوم لتعرف كيف تساعد تجربتنا في بناء أدوات ذكاء اصطناعي متقدمة لمؤسستك.
