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

Einer der Begriffe, die Sie beim Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) möglicherweise begegnen, ist Human-in-the-Loop (HITL). Es ist genau wie es klingt. HITL ist ein Zweig der KI, der sowohl auf menschliche als auch auf maschinelle Intelligenz bei der Erstellung von maschinellen Lernmodellen angewiesen ist.

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, eine hohe Qualität und eine große Menge an Trainingsdaten zu erreichen. Ein maschinelles Lernalgorithmus 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 nicht sicher ist, ob eine Entscheidung richtig ist, oder wenn der Algorithmus zu sicher ist, ob eine Entscheidung falsch ist.

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

Bild: Stanford University

Die Bedeutung von HITL-Maschinellem Lernen

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

Nehmen wir Sprachlernen als Beispiel. Wenn Sie eine Sprache haben, die nur von einigen tausend Menschen gesprochen wird und Sie durch maschinelles Lernen 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 einer der wichtigsten Bereiche 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 KI-Lebenszyklus, in denen maschinelles Lernen mit Human-in-the-Loop verwendet werden sollte:

• Training: Der häufigste Ort, an dem Datenwissenschaftler HITL verwenden, ist während der Trainingsphasen, in denen Menschen gelabelte Daten für die Modelltraining 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 maschinelle Lernprojekt geeignet ist. Er wird hauptsächlich verwendet, wenn nicht viele verfügbare Daten vorhanden sind.

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

Arten von Datenlabeling für HITL

Der HITL-Ansatz kann für verschiedene Arten von Datenlabeling verwendet werden, je nachdem, welche Art von Datensätzen erforderlich ist. Zum Beispiel werden Bounding-Boxen verwendet, wenn die Maschine lernen soll, bestimmte Formen zu erkennen. Wenn das Modell jedoch jedes Teil eines Bildes klassifizieren soll, wird Segmentierung bevorzugt. Wenn es um Gesichtserkennungsdatensätze geht, werden oft Gesichtsmarkierungen verwendet.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Textanalyse, die es der Maschine ermöglicht, zu verstehen, was Menschen sagen oder schreiben. Da Menschen unterschiedliche Wörter verwenden, um dieselben Bedeutungen auszudrücken, müssen KI-Systeme die verschiedenen Variationen kennen. Wenn man dies noch weiter verfolgt, kann die 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 bereits viele Automatisierungssoftware, die auf den HITL-Ansatz ausgerichtet ist, was bedeutet, dass der Prozess bereits integriert ist.

Systeme wie diese ermöglichen es dem Unternehmen, sofort eine hohe Leistung zu erzielen und Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelle Lernsysteme werden bereits in fast allen Branchen 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 allgemein als effizienter als herkömmliche maschinelle Lernsysteme. Sie erfordern weniger Zeit für die Feinabstimmung und das Testen, was bedeutet, dass sie Erkenntnisse schneller liefern.

• Transparenz: Human-in-the-Loop-Systeme bieten größere Transparenz in das maschinelle Lernmodell, wie es funktioniert und wie es zu einer bestimmten Entscheidung gekommen ist. Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht sind grundlegende Anforderungen an 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. Zum einen machen Menschen Fehler, sodass jedes System mit menschlicher Beteiligung das Risiko birgt, falsch zu sein. 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 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.