क्या एआई/एमएल प्रोजेक्ट के लिए ह्यूमन-इन-द-लूप या मानव हस्तक्षेप आवश्यक है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस असाधारण ग्राहक सेवा प्रदान करने, उत्पादकता बढ़ाने, संचालन को सुव्यवस्थित करने और ROI को घर लाने के लिए AI का उपयोग करने वाले विभिन्न उद्योगों की कंपनियों के साथ तेजी से सर्वव्यापी होता जा रहा है।

हालांकि, कंपनियों का मानना ​​है कि एआई-आधारित समाधानों को लागू करना एक बार का समाधान है और यह अपना जादू शानदार ढंग से जारी रखेगा। फिर भी, ऐसा नहीं है कि AI कैसे काम करता है। यहां तक ​​कि अगर आप सबसे अधिक एआई-इच्छुक संगठन हैं, तो आपके पास होना चाहिए मानव-में-लूप (HITL) जोखिमों को कम करने और लाभों को अधिकतम करने के लिए।

लेकिन क्या एआई परियोजनाओं में मानवीय हस्तक्षेप आवश्यक है? चलो पता करते हैं।

एआई व्यवसायों को स्वचालन प्राप्त करने, अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, मांग और बिक्री का पूर्वानुमान लगाने और त्रुटिहीन ग्राहक सेवा प्रदान करने का अधिकार देता है। हालाँकि, AI सिस्टम आत्मनिर्भर नहीं हैं। मानवीय हस्तक्षेप के बिना, एआई के अवांछित परिणाम हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित डिजिटल एस्टेट फर्म ज़िलो को दुकान बंद करनी पड़ी क्योंकि इसका मालिकाना एल्गोरिथम वितरित करने में विफल रहा सटीक परिणाम.

मानव हस्तक्षेप एक प्रक्रिया आवश्यकता और एक प्रतिष्ठित, वित्तीय, नैतिक और नियामक आवश्यकता है। ए होना चाहिए मशीन के पीछे मानव एआई जांच और संतुलन सुनिश्चित करने के लिए।

आईबीएम की इस रिपोर्ट के मुताबिक, द एआई अपनाने में शीर्ष बाधाएं एआई कौशल की कमी (34%), बहुत अधिक डेटा जटिलता (24%), और अन्य शामिल हैं। एक AI समाधान केवल उतना ही अच्छा होता है जितना उसमें डाला गया डेटा। विश्वसनीय और निष्पक्ष डेटा और एल्गोरिथ्म परियोजना की प्रभावशीलता निर्धारित करते हैं।

ह्यूमन-इन-द-लूप क्या है?

एआई मॉडल 100% सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकते क्योंकि पर्यावरण की उनकी समझ सांख्यिकीय मॉडल पर आधारित है। अनिश्चितता से बचने के लिए, मनुष्यों की प्रतिक्रिया एआई प्रणाली को दुनिया की अपनी समझ को बदलने और समायोजित करने में मदद करती है।

मानव-में-पाश (HITL) एक अवधारणा है जिसका उपयोग मशीन का लाभ उठाकर एआई समाधान विकसित करने में किया जाता है मानव बुद्धि. एक पारंपरिक HITL दृष्टिकोण में, मानवीय भागीदारी प्रशिक्षण, फ़ाइन-ट्यूनिंग, परीक्षण और पुनर्प्रशिक्षण के निरंतर लूप में होती है।

एचआईटीएल मॉडल के लाभ

एमएल-आधारित मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक HITL मॉडल के कई फायदे हैं, खासकर जब प्रशिक्षण जानकारी दुर्लभ या एज-केस परिदृश्य में है। इसके अतिरिक्त, पूरी तरह से स्वचालित समाधान की तुलना में, एक HITL विधि तेज़ और अधिक प्रभावी परिणाम प्रदान करती है। स्वचालित प्रणालियों के विपरीत, मनुष्यों में मुद्दों के समाधान का पता लगाने के लिए अपने अनुभवों और ज्ञान से शीघ्रता से आकर्षित करने की जन्मजात क्षमता होती है।

अंत में, पूरी तरह से मैन्युअल या पूरी तरह से स्वचालित समाधान की तुलना में, ह्यूमन-इन-द-लूप या हाइब्रिड मॉडल होने से व्यवसायों को बुद्धिमान स्वचालन का विस्तार करते हुए स्वचालन स्तर को नियंत्रित करने में मदद मिल सकती है। HITL दृष्टिकोण रखने से AI निर्णय लेने की सुरक्षा और सटीकता में सुधार करने में मदद मिलती है।

ह्यूमन-इन-द-लूप को लागू करते समय चुनौतियाँ

HITL को लागू करना कोई आसान काम नहीं है, खासकर जब से AI समाधान की सफलता सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।

प्रशिक्षण डेटा के साथ, आपको उस विशेष वातावरण में संचालित करने के लिए डेटा, टूल और तकनीकों को संभालने के लिए सुसज्जित लोगों की भी आवश्यकता होती है। अंत में, एआई प्रणाली को उत्पादकता और दक्षता बढ़ाने के लिए विरासत कार्यप्रवाह और प्रौद्योगिकियों में सफलतापूर्वक एकीकृत किया जाना चाहिए।

संभावित अनुप्रयोग

HITL का उपयोग एमएल मॉडल प्रशिक्षण के लिए सटीक रूप से लेबल किए गए डेटा प्रदान करने के लिए किया जाता है। लेबलिंग के बाद, अगला चरण एज केसों को वर्गीकृत करके, ओवरफिटिंग करके, या नई श्रेणियां असाइन करके मॉडल के आधार पर डेटा को ट्यूनिंग कर रहा है। हर कदम में, मानव वार्तालाप महत्वपूर्ण है, क्योंकि निरंतर प्रतिक्रिया एमएल मॉडल को अधिक स्मार्ट, अधिक सटीक और तेज बनाने में मदद कर सकती है।

हालांकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई उद्योगों की जरूरतों को पूरा करता है, लेकिन इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा में बड़े पैमाने पर किया जाता है। एआई टूल की डायग्नोस्टिक क्षमताओं की दक्षता में सुधार करने के लिए, इसे मनुष्यों द्वारा निर्देशित और प्रशिक्षित किया जाना है।

ह्यूमन-इन-द-लूप मशीन लर्निंग क्या है?

मानव-में-लूप मशीन लर्निंग एमएल-आधारित मॉडलों के प्रशिक्षण और परिनियोजन के दौरान मनुष्यों की भागीदारी को दर्शाता है। इस पद्धति का उपयोग करते हुए, एमएल मॉडल को पूर्व-निर्मित सामग्री के बजाय उपयोगकर्ता के इरादे के आधार पर समझने और आदान-प्रदान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इस तरह, उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों के लिए व्यक्तिगत और अनुकूलित समाधान का अनुभव कर सकते हैं। जैसे-जैसे अधिक से अधिक लोग सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं, HITL फीडबैक के आधार पर इसकी दक्षता और सटीकता में सुधार किया जा सकता है।

HITL मशीन लर्निंग को कैसे बेहतर बनाता है?

ह्यूमन-इन-द-लूप तीन तरीकों से मशीन-लर्निंग मॉडल की दक्षता में सुधार करता है। वे हैं:

प्रतिक्रिया: HITL दृष्टिकोण के प्राथमिक उद्देश्यों में से एक सिस्टम को फीडबैक प्रदान करना है, जो AI समाधान को सीखने, लागू करने और सटीक भविष्यवाणियों के साथ आने की अनुमति देता है।

प्रमाणित करें: मानव हस्तक्षेप द्वारा की गई भविष्यवाणियों की प्रामाणिकता और सटीकता को सत्यापित करने में मदद कर सकता है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम.

सुझाव सुधार: मनुष्य सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने और व्यवस्था के लिए आवश्यक परिवर्तनों का सुझाव देने में माहिर हैं।

बक्सों का इस्तेमाल करें

HITL के कुछ प्रमुख उपयोग मामले हैं:

नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ता के पिछले खोज इतिहास के आधार पर मूवी और टीवी शो अनुशंसाएं उत्पन्न करने के लिए मानव-इन-लूप का उपयोग करता है।

खोज क्वेरी में प्रयुक्त शब्दों के आधार पर सामग्री चुनने के लिए Google का सर्च इंजन 'ह्यूमन-इन-द-लूप' सिद्धांतों पर काम करता है।