機器學習模型並不是完美的——它們會隨著時間的推移而完善，經過培訓和測試。 一個 ML 算法，為了能夠產生準確的預測，應該在大量高度準確的訓練數據上進行訓練。 而且加班加點，經過一系列的試錯測試，就能拿出想要的輸出。
確保預測的準確性取決於您輸入系統的訓練數據的質量。 只有當訓練數據準確、有組織、有註釋並與項目相關時，它才是高質量的。 讓人類參與來註釋、標記和調整模型至關重要。
人在環 方法允許人類參與標記、分類數據和測試模型。 尤其是在算法對得出準確預測的信心不足或對不正確的預測和超出範圍的預測過於自信的情況下。
本質上，人在環方法依賴於 人際交往 通過讓人類參與標記和註釋數據並使用因此註釋的數據來訓練模型來提高訓練數據的質量。
為什麼 HITL 很重要？ 人類應該在多大程度上參與其中？
人工智能 非常有能力處理簡單的事情，但對於邊緣情況，需要人工干預。 當機器學習模型的設計同時使用 人和機器 知識，它們可以提供增強的結果，因為兩個元素都可以處理另一個元素的限制並最大化模型的性能。
讓我們看看為什麼人類在環概念適用於大多數 ML 模型。
- 提高預測的準確性和質量
- 減少錯誤的數量
- 能夠處理邊緣情況
- 確保安全的機器學習系統
對於問題的第二部分，多少錢 人類智慧 需要，我們必須問自己一些關鍵問題。
- 決策的複雜性
- 模型所需的領域知識或專家參與量
- 損壞錯誤和錯誤決定的數量可能導致
5 HITL 的關鍵要素
這款獨特的敏感免洗唇膜採用 Moisture WrapTM 技術和 Berry Mix ComplexTM 成分， HITL，可以為獨特的用例創建大量準確的數據，通過人工反饋和洞察力增強數據，並重新測試模型以實現準確的決策。
中小企業或主題專家
無論您正在構建何種模型——醫療床位分配模型或貸款審批系統，您的模型將在人類領域專業知識的幫助下做得更好。 人工智能係統可以利用技術根據診斷確定床位分配的優先級，但準確和人道地確定誰應該得到床位應該由人類醫生決定。
具有領域知識的主題專家應參與培訓數據開發的每個階段，以識別、分類、分割和註釋可用於提高 ML 模型熟練程度的信息。
質量保證或質量保證
質量保證是任何產品開發的關鍵步驟。 為了能夠滿足標準和所需的合規性基準，建立 質量 到 訓練數據. 您必須制定質量標準，以確保遵守績效標準，以在現實世界中實現首選結果。
您的意見
您的意見，尤其是在 ML 的背景下，來自人類有助於減少錯誤的頻率並改善機器的學習過程 監督學習. 隨著人類主題專家的不斷反饋，人工智能模型將能夠改進其預測。在訓練人工智能模型的過程中，必然會出現預測錯誤或提供不准確的結果。 但是，此類錯誤會導致改進決策和迭代改進。 與人類 反饋迴路，這樣的迭代可以在不影響準確性的情況下大大減少。
地面真相
機器學習系統中的基本事實是指檢查 ML 模型與現實世界的準確性和可靠性的方法。 它指的是緊密反映現實並用於訓練ML算法的數據。 為確保您的數據反映真實情況，它必須具有相關性和準確性，以便在實際應用中產生有價值的輸出。
技術賦能
技術通過提供驗證工具和工作流技術來幫助創建高效的 ML 模型，並使部署 AI 應用程序變得更容易和更快。
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