Was ist Human-in-the-loop (HITL)?

Einer der Begriffe, auf die Sie bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) stoßen könnten, ist Human-in-the-loop (HITL). Es ist genau wie es klingt. HITL ist ein Zweig der KI, der auf beiden menschlichen und maschinellen Intelligenz bei der Erstellung von Machine-Learning-Modellen basiert.

Ein Human-in-the-loop-Ansatz bedeutet, dass Menschen in den Algorithmuszyklus von Training, Feinabstimmung und Testen involviert sind.

Menschen labeln zunächst Daten, was dem Modell hilft, hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten zu erreichen. Ein Machine-Learning-Algorithmus lernt dann, auf der Grundlage der Daten Entscheidungen zu treffen, bevor Menschen das Modell fein abstimmen.

Das Modell kann dann von Menschen getestet und validiert werden, indem seine Ausgaben bewertet werden. Dieser Prozess ist besonders hilfreich in Fällen, in denen der Algorithmus unsicher über eine Entscheidung ist oder wenn der Algorithmus zu sehr von einer falschen Entscheidung überzeugt ist.

Der HITL-Prozess ist eine kontinuierliche Feedback-Schleife, was bedeutet, dass jede der Trainings-, Feinabstimmungs- und Testaufgaben in den Algorithmus zurückgespeist wird. Dieser Prozess ermöglicht es dem Algorithmus, im Laufe der Zeit effektiver und genauer zu werden, was besonders nützlich ist, um hochgenaue und umfangreiche Trainingsdaten für bestimmte Anwendungsfälle zu erstellen. Die menschliche Einsicht hilft, das Modell zu fein abzustimmen und zu testen, damit die Organisation die genauesten und umsetzbarsten Entscheidungen treffen kann.

Bild: Stanford University

Die Bedeutung von HITL-Machine Learning

HITL ist ein extrem wichtiger Zweig der KI, da herkömmliche Machine-Learning-Modelle eine große Anzahl von gelabelten Datenpunkten erfordern, um genaue Vorhersagen zu treffen. Wenn es an Daten mangelt, sind Machine-Learning-Modelle nicht so nützlich.

Nehmen Sie die Sprachverarbeitung als Beispiel. Wenn Sie eine Sprache haben, die nur von einigen tausend Menschen gesprochen wird und Sie durch Machine Learning Erkenntnisse über diese Sprache gewinnen möchten, kann es schwierig sein, genügend Beispiele zu finden, aus denen das Modell lernen kann. Mit einem HITL-Ansatz können Sie die Genauigkeit dieser Datensätze sicherstellen.

Die Gesundheitsbranche ist auch eines der wichtigsten Gebiete für HITL-Systeme. Eine Studie von Stanford aus dem Jahr 2018 ergab, dass ein HITL-Modell besser funktioniert als entweder KI oder Menschen allein.

HITL-Systeme verbessern die Genauigkeit und halten gleichzeitig menschliche Standards ein, was für viele Branchen auf der ganzen Welt wichtig ist.

Wann HITL-Systeme verwenden

Es gibt einige spezifische Zeiten im AI-Lebenszyklus, in denen Human-in-the-loop-Machine Learning verwendet werden sollte:

• Training: Der häufigste Ort, an dem Datenwissenschaftler HITL verwenden, ist während der Trainingsphasen, in denen Menschen gelabelte Daten für die Modellierung bereitstellen.

• Feinabstimmung und Testen: Der andere Hauptzeitpunkt, zu dem HITL verwendet wird, ist in den Feinabstimmungs- und Testphasen. Menschen stimmen Modelle für höhere Genauigkeit ab, was besonders wichtig ist, wenn das Modell unsicher ist.

Es ist wichtig zu beachten, dass der HITL-Ansatz nicht für jedes Machine-Learning-Projekt geeignet ist. Er wird hauptsächlich verwendet, wenn nicht viele verfügbare Daten vorhanden sind.

Human-in-the-loop Deep Learning wird verwendet, wenn Menschen und Machine-Learning-Prozesse in bestimmten Szenarien interagieren, wie z. B., wenn Algorithmen die Eingabe nicht verstehen; Daten falsch interpretiert werden; Algorithmen nicht wissen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen; das Machine-Learning-Modell genauer sein muss; die menschliche Komponente effizienter und genauer sein muss; die Kosten für Fehler im ML-Entwicklungsprozess zu hoch sind; und die gewünschten Daten nicht verfügbar sind.

Typen von Datenlabeling für HITL

Der HITL-Ansatz kann für verschiedene Arten von Datenlabeling verwendet werden, je nachdem, welche Art von Datensätzen erforderlich ist. Wenn beispielsweise das Modell lernen soll, bestimmte Formen zu erkennen, werden Begrenzungsboxen verwendet. Wenn das Modell jedoch jedes Teil eines Bildes klassifizieren soll, wird Segmentierung bevorzugt. Bei Gesichtserkennungsdatensätzen werden häufig Gesichtsmarkierungen verwendet.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Textanalyse, die es dem Modell ermöglicht, zu verstehen, was von Menschen gesagt oder geschrieben wird. Da Menschen unterschiedliche Wörter verwenden, um dieselben Bedeutungen auszudrücken, müssen KI-Systeme die verschiedenen Variationen kennen. Wenn man dies noch weiter betrachtet, kann Sentiment-Analyse den Ton eines bestimmten Wortes oder einer bestimmten Phrase erkennen. Diese Beispiele zeigen, warum es so wichtig ist, den Human-in-the-loop-Ansatz zu verwenden.

Warum Ihr Unternehmen HITL implementieren sollte

Wenn Ihr Unternehmen ein HITL-System installieren möchte, ist einer der häufigsten Wege, dies zu tun, die Verwendung von Automatisierungssoftware. Es gibt viele Automatisierungssoftware, die bereits um den HITL-Ansatz herum entwickelt wurde, was bedeutet, dass der Prozess bereits berücksichtigt wurde.

Systeme wie diese ermöglichen es dem Unternehmen, sofort eine hohe Leistung zu erzielen und Erkenntnisse zu gewinnen. Machine-Learning-Systeme werden bereits in fast jeder Branche implementiert, was bedeutet, dass Entwickler sicherstellen müssen, dass die Systeme mit sich ändernden Daten gut funktionieren.

Es gibt viele Vorteile, wenn ein Unternehmen ein HITL-System implementiert:

• Verbessert den Entscheidungsprozess: Ein HITL-System verbessert den Entscheidungsprozess eines Unternehmens, indem es Transparenz und Konsistenz bietet. Es schützt auch vor Voreingenommenheit, indem es menschliches Feedback in den Trainingsprozess einbezieht.

• Effizienter: HITL-Systeme gelten im Allgemeinen als effizienter als herkömmliche Machine-Learning-Systeme. Sie erfordern weniger Zeit für Training und Feinabstimmung, was bedeutet, dass sie Erkenntnisse schneller liefern.

• Transparenz: Human-in-the-loop-Systeme bieten größere Transparenz in das Machine-Learning-Modell, wie es funktioniert und warum es zu einer bestimmten Entscheidung gekommen ist. Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht sind fundamental für heutige KI-Systeme, und der HITL-Ansatz hilft sehr.

Herausforderungen von HITL-Systemen

Human-in-the-loop-Systeme stellen auch einige spezifische Herausforderungen dar, die angegangen werden sollten. Menschen machen Fehler, sodass jedes System mit menschlichem Eingreifen das Risiko von Fehlern birgt. Dies kann sich erheblich auf die Effektivität des Systems auswirken. Wenn beispielsweise ein Mensch einen Fehler macht, wenn er Daten labelt, wird dieser Fehler durch das gesamte System übernommen und kann zukünftige Probleme verursachen.

HITL-Systeme können auch langsam sein, da Menschen in den Entscheidungsprozess involviert sind. Einer der größten Gründe für das Wachstum von KI und ML ist, dass Maschinen erheblich schneller sind als Menschen, aber diese Geschwindigkeit, die oft in herkömmlichen ML-Systemen zu sehen ist, wird nicht immer in HITL-Systeme übersetzt.

Eine weitere Herausforderung von HITL-Systemen ist, dass sie teuer zu konstruieren und zu warten sein können. Neben den Kosten, die mit der Maschine verbunden sind, muss das Unternehmen auch den Aufwand für menschliche Arbeitskraft einplanen.