机器学习模型并不是完美的——它们会随着时间的推移而完善，经过培训和测试。 一个 ML 算法，为了能够产生准确的预测，应该在大量高度准确的训练数据上进行训练。 而且加班加点，经过一系列的试错测试，就能拿出想要的输出。
确保预测的准确性取决于您输入系统的训练数据的质量。 只有当训练数据准确、有组织、有注释并与项目相关时，它才是高质量的。 让人类参与来注释、标记和调整模型至关重要。
人在环 方法允许人类参与标记、分类数据和测试模型。 尤其是在算法对得出准确预测的信心不足或对不正确的预测和超出范围的预测过于自信的情况下。
本质上，人在环方法依赖于 人际交往 通过让人类参与标记和注释数据并使用因此注释的数据来训练模型来提高训练数据的质量。
为什么 HITL 很重要？ 人类应该在多大程度上参与其中？
让我们看看为什么人类在环概念适用于大多数 ML 模型。
- 提高预测的准确性和质量
- 减少错误的数量
- 能够处理边缘情况
- 确保安全的机器学习系统
对于问题的第二部分，多少钱 人类智慧 需要，我们必须问自己一些关键问题。
- 决策的复杂性
- 模型所需的领域知识或专家参与量
- 损坏错误和错误决定的数量可能导致
5 HITL 的关键要素
与 HITL，可以为独特的用例创建大量准确的数据，通过人工反馈和洞察力增强数据，并重新测试模型以实现准确的决策。
中小企业或主题专家
无论您正在构建何种模型——医疗床位分配模型或贷款审批系统，您的模型将在人类领域专业知识的帮助下做得更好。 人工智能系统可以利用技术根据诊断确定床位分配的优先级，但准确和人道地确定谁应该得到床位应该由人类医生决定。
具有领域知识的主题专家应参与培训数据开发的每个阶段，以识别、分类、分割和注释可用于进一步提高 ML 模型熟练程度的信息。
质量保证或质量保证
质量保证是任何产品开发的关键步骤。 为了能够满足标准和所需的合规性基准，建立 到 训练数据. 您必须制定质量标准，以确保遵守绩效标准，以在实际情况下实现首选结果。
反馈
在训练人工智能模型的过程中，必然会出现预测错误或提供不准确的结果。 但是，此类错误会导致改进决策和迭代改进。 与人类 反馈回路，这样的迭代可以在不影响准确性的情况下大大减少。
地面真相
机器学习系统中的基本事实是指检查 ML 模型与现实世界的准确性和可靠性的方法。 它指的是紧密反映现实并用于训练ML算法的数据。 为确保您的数据反映真实情况，它必须具有相关性和准确性，以便在实际应用中产生有价值的输出。
技术赋能
技术通过提供验证工具和工作流技术来帮助创建高效的 ML 模型，并使部署 AI 应用程序变得更容易和更快。
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