मशीन लर्निंग मॉडल को सही नहीं बनाया जाता है - वे समय के साथ प्रशिक्षण और परीक्षण के साथ सिद्ध होते हैं। एक एमएल एल्गोरिथ्म, सटीक भविष्यवाणियों का उत्पादन करने में सक्षम होने के लिए, अत्यधिक सटीक प्रशिक्षण डेटा की भारी मात्रा में प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। और ओवरटाइम और परीक्षण और त्रुटि परीक्षण की एक श्रृंखला के बाद, यह वांछित आउटपुट के साथ आने में सक्षम होगा।
भविष्यवाणियों में अधिक सटीकता सुनिश्चित करना आपके द्वारा सिस्टम में फीड किए गए प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। प्रशिक्षण डेटा केवल तभी उच्च गुणवत्ता का होता है जब वह सटीक, व्यवस्थित, व्याख्यात्मक और परियोजना के लिए प्रासंगिक हो। मॉडल को एनोटेट करने, लेबल करने और ट्यून करने के लिए मनुष्यों को शामिल करना महत्वपूर्ण है।
मानव-इन-लूप दृष्टिकोण डेटा को लेबल करने, वर्गीकृत करने और मॉडल का परीक्षण करने में मानवीय भागीदारी की अनुमति देता है। विशेष रूप से ऐसे मामलों में जब एल्गोरिथम एक सटीक भविष्यवाणी प्राप्त करने में आत्मविश्वास से भरा होता है या एक गलत भविष्यवाणी और आउट-ऑफ-रेंज भविष्यवाणियों के बारे में अति-आत्मविश्वासी होता है।
अनिवार्य रूप से, मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण पर निर्भर करता है मानव वार्तालाप मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबलिंग और डेटा को एनोटेट करने और इस प्रकार एनोटेट डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता में सुधार करना।
एचआईटीएल क्यों महत्वपूर्ण है? और मनुष्य को किस हद तक लूप में होना चाहिए?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साधारण सामान को संभालने में काफी सक्षम है, लेकिन किनारे के मामलों के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। जब मशीन लर्निंग मॉडल दोनों का उपयोग करके डिज़ाइन किए जाते हैं मानव और मशीन ज्ञान, वे बेहतर परिणाम दे सकते हैं क्योंकि दोनों तत्व दूसरे की सीमाओं को संभाल सकते हैं और मॉडल के प्रदर्शन को अधिकतम कर सकते हैं।
आइए देखें कि ह्यूमन-इन-द-लूप अवधारणा अधिकांश एमएल मॉडल के लिए क्यों काम करती है।
- भविष्यवाणियों की सटीकता और गुणवत्ता बढ़ाता है
- त्रुटियों की संख्या कम कर देता है
- किनारे के मामलों को संभालने में सक्षम
- सुरक्षित एमएल सिस्टम सुनिश्चित करता है
प्रश्न के दूसरे भाग के लिए, कितना मानव बुद्धि जरूरत है, तो हमें खुद से कुछ अहम सवाल पूछने होंगे।
- निर्णयों की जटिलता
- मॉडल के लिए आवश्यक डोमेन ज्ञान या विशेषज्ञ भागीदारी की मात्रा
- क्षति त्रुटियों और गलत निर्णयों की संख्या का कारण बन सकता है
HITL के 5 प्रमुख तत्व
- एचआईटीएल, अद्वितीय उपयोग के मामलों के लिए भारी मात्रा में सटीक डेटा बनाना संभव है, इसे मानवीय प्रतिक्रिया और अंतर्दृष्टि के साथ बढ़ाएं, और सटीक निर्णय लेने के लिए मॉडल का पुन: परीक्षण करें।
एसएमई या विषय वस्तु विशेषज्ञ
आप जो भी मॉडल बना रहे हैं - हेल्थकेयर बेड आवंटन मॉडल या ऋण स्वीकृति प्रणाली, आपका मॉडल मानव डोमेन विशेषज्ञता के साथ बेहतर प्रदर्शन करेगा। एक एआई प्रणाली निदान के आधार पर बिस्तर आवंटन को प्राथमिकता देने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठा सकती है, लेकिन सही और मानवीय रूप से यह निर्धारित करने के लिए कि कौन बिस्तर का हकदार है, यह मानव डॉक्टरों द्वारा तय किया जाना चाहिए।
डोमेन ज्ञान के साथ विषय वस्तु विशेषज्ञों को एमएल मॉडल की दक्षता को आगे बढ़ाने के लिए इस्तेमाल की जा सकने वाली जानकारी की पहचान करने, वर्गीकृत करने, सेगमेंट करने और एनोटेट करने में प्रशिक्षण डेटा विकास के हर चरण में शामिल होना चाहिए।
क्यूए या गुणवत्ता आश्वासन
गुणवत्ता आश्वासन किसी भी उत्पाद के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम होता है। मानकों और आवश्यक अनुपालन बेंचमार्क को पूरा करने में सक्षम होने के लिए, निर्माण करना महत्वपूर्ण है गुणवत्ता में प्रशिक्षण जानकारी. यह आवश्यक है कि आप वास्तविक दुनिया की स्थितियों में पसंदीदा परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रदर्शन मानकों का पालन सुनिश्चित करने वाले गुणवत्ता मानकों को स्थापित करें।
फीडबैक
फीडबैक, विशेष रूप से एमएल के संदर्भ में, मनुष्यों से त्रुटियों की आवृत्ति को कम करने में मदद मिलती है और मशीनों की सीखने की प्रक्रिया में सुधार होता है पर्यवेक्षित अध्ययन. मानव विषय वस्तु विशेषज्ञों से निरंतर प्रतिक्रिया के साथ, एआई मॉडल अपनी भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने में सक्षम होगा।एआई मॉडल के प्रशिक्षण की प्रक्रिया के दौरान, यह भविष्यवाणियों में त्रुटियां करने या गलत परिणाम प्रदान करने के लिए बाध्य है। हालाँकि, ऐसी त्रुटियां बेहतर निर्णय लेने और पुनरावृत्त सुधारों की ओर ले जाती हैं। एक इंसान के साथ जानकारी देना, सटीकता से समझौता किए बिना ऐसे पुनरावृत्तियों को बहुत कम किया जा सकता है।
वास्तविक्ता
मशीन लर्निंग सिस्टम में जमीनी सच्चाई वास्तविक दुनिया के खिलाफ एमएल मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता की जाँच के साधनों को संदर्भित करती है। यह उस डेटा को संदर्भित करता है जो वास्तविकता को बारीकी से दर्शाता है और जिसका उपयोग एमएल एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका डेटा जमीनी सच्चाई को दर्शाता है, इसे प्रासंगिक और सटीक होना चाहिए ताकि यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के दौरान मूल्यवान आउटपुट उत्पन्न कर सके।
टेक सक्षमता
प्रौद्योगिकी सत्यापन उपकरण और वर्कफ़्लो तकनीक प्रदान करके कुशल एमएल मॉडल बनाने में सहायता करती है और एआई अनुप्रयोगों को तैनात करना आसान और तेज़ बनाती है।
फीडबैक, विशेष रूप से एमएल के संदर्भ में, मनुष्यों से त्रुटियों की आवृत्ति को कम करने में मदद मिलती है और मशीनों की सीखने की प्रक्रिया में सुधार होता है पर्यवेक्षित अध्ययन. मानव विषय वस्तु विशेषज्ञों से निरंतर प्रतिक्रिया के साथ, एआई मॉडल अपनी भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने में सक्षम होगा।मशीन विकसित करने के लिए ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण को शामिल करने के लिए शैप के पास एक उद्योग-अग्रणी अभ्यास है एल्गोरिदम सीखना. श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने के अपने अनुभव के साथ, हम आपकी उन्नत एमएल और एआई पहलों में तेजी लाने में सक्षम हैं।
हमारे पास विषय वस्तु विशेषज्ञों की एक टीम है और हमने कड़े गुणवत्ता मानक स्थापित किए हैं जो त्रुटिहीन गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटासेट का आश्वासन देते हैं। हमारे बहु-भाषाई विशेषज्ञों और व्याख्याकारों के साथ, हमारे पास आपके मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को वह वैश्विक पहुंच देने की विशेषज्ञता है, जिसके वह हकदार है। यह जानने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें कि हमारा अनुभव आपके संगठन के लिए उन्नत एआई उपकरण बनाने में कैसे मदद करता है।