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.
الإنسان في الحلقة يسمح النهج بمشاركة الإنسان في وضع العلامات وتصنيف البيانات واختبار النموذج. خاصة في الحالات التي تكون فيها الخوارزمية غير واثقة من استنباط تنبؤ دقيق أو ثقة مفرطة في التنبؤ غير الصحيح والتنبؤات خارج النطاق.
يعتمد نهج الإنسان في الحلقة بشكل أساسي على التفاعل الإنساني لتحسين جودة بيانات التدريب من خلال إشراك البشر في وضع العلامات والتعليقات التوضيحية على البيانات واستخدام البيانات المشروحة لتدريب النموذج.
لماذا HITL مهم؟ وإلى أي درجة يجب أن يكون البشر في الحلقة؟
الذكاء الاصطناعي قادر تمامًا على التعامل مع الأشياء البسيطة ، ولكن بالنسبة للحالات المتطورة ، فإن التدخل البشري مطلوب. عندما يتم تصميم نماذج التعلم الآلي باستخدام كليهما الإنسان والآلة المعرفة ، يمكنهم تقديم نتائج محسّنة حيث يمكن لكلا العنصرين التعامل مع قيود الآخر وزيادة أداء النموذج إلى الحد الأقصى.
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
بالنسبة للجزء الثاني من السؤال ، كم ذكاء بشري مطلوب ، علينا أن نسأل أنفسنا بعض الأسئلة الهامة.
- تعقيد القرارات
- مقدار المعرفة بالمجال أو المشاركة المتخصصة اللازمة للنموذج
- عدد أخطاء التلف والقرارات الخاطئة التي يمكن أن تسبب
5 العناصر الرئيسية لـ HITL
بدافع هيتل، من الممكن إنشاء كميات هائلة من البيانات الدقيقة لحالات الاستخدام الفريدة ، وتعزيزها بملاحظات بشرية ورؤية ثاقبة ، 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
يشكل ضمان الجودة خطوة حاسمة في تطوير أي منتج. لتكون قادرًا على تلبية المعايير ومعايير الامتثال المطلوبة ، من المهم البناء جودة في بيانات التدريب. من الضروري أن تضع معايير الجودة التي تضمن الالتزام بمعايير الأداء لتحقيق النتائج المفضلة في مواقف العالم الحقيقي.
مشاركة الرأي
مشاركة الرأي
، خاصة في سياق ML ، من البشر يساعد على تقليل تواتر الأخطاء ويحسن عملية التعلم للآلات باستخدام التعلم تحت إشراف. من خلال ردود الفعل المستمرة من الخبراء في الموضوع البشري ، سيكون نموذج الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين تنبؤاته.أثناء عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، لا بد من ارتكاب أخطاء في التنبؤات أو تقديم نتائج غير دقيقة. ومع ذلك ، فإن مثل هذه الأخطاء تؤدي إلى تحسين عملية اتخاذ القرار والتحسينات التكرارية. مع الانسان ردود الفعل حلقة، يمكن تقليل مثل هذه التكرارات بشكل كبير دون المساومة على الدقة.
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.
مشاركة الرأي
، خاصة في سياق ML ، من البشر يساعد على تقليل تواتر الأخطاء ويحسن عملية التعلم للآلات باستخدام التعلم تحت إشراف. من خلال ردود الفعل المستمرة من الخبراء في الموضوع البشري ، سيكون نموذج الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين تنبؤاته.لدى Shaip ممارسة رائدة في الصناعة لدمج نهج الإنسان في الحلقة لتطوير الآلة خوارزميات التعلم. من خلال خبرتنا في تقديم بيانات التدريب الأفضل في فئتها ، نحن قادرون على تسريع مبادراتك المتقدمة في تعلم الآلة 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.