인간-루프(HITL)란 무엇인가?

인공 지능(AI)와 기계 학습(ML) 관련 용어 중 하나는 인간-루프(Human-in-the-loop, HITL)입니다. 이는 사람이 알고리즘 주기에서 훈련, 조정, 테스트에 참여하는 것을 의미합니다.

인간-루프 접근 방식은 데이터를 라벨링하고 모델을 테스트하고 검증하는 과정을 포함합니다. 이 과정은 알고리즘이 판단에 대해 확신이 서지 않거나, 반대로 알고리즘이 잘못된 판단에 대해 너무 확신을 가진 경우에 특히 유용합니다.

HITL 프로세스는 연속적인 피드백 루프를 의미하며, 훈련, 조정, 테스트 과정이 알고리즘에 피드백으로 제공됩니다. 이 프로세스는 알고리즘이 시간이 지남에 따라 더 효과적이고 정확해지도록 합니다.

HITL은 기계 학습 모델을 생성하는 데 인간과 기계 지능을 모두 사용하는 AI의 한 가지 지支입니다. 인간-루프 접근 방식은 데이터를 라벨링하고 모델을 테스트하고 검증하는 과정을 포함합니다.

이 프로세스는 특히 알고리즘이 판단에 대해 확신이 서지 않거나, 반대로 알고리즘이 잘못된 판단에 대해 너무 확신을 가진 경우에 특히 유용합니다.

이미지: 스탠퍼드 대학교

HITL 기계 학습의 중요성

HITL은 매우 중요한 AI 지支입니다. 기계 학습 모델은 정확한 예측을 위해 많은 양의 라벨링된 데이터가 필요합니다. 데이터가 부족할 때, 기계 학습 모델은 유용하지 않습니다.

예를 들어, 언어 학습의 경우, 몇 천 명의 사람들이 사용하는 언어를 학습하기 위해 기계 학습 모델을 사용할 때, 충분한 예제를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 인간-루프 접근 방식을 사용하면 이러한 데이터셋의 정확성을 보장할 수 있습니다.

의료 산업도 HITL 시스템의 중요한 분야 중 하나입니다. 2018년 스탠퍼드 대학교의 연구에 따르면, HITL 모델은 AI나 인간만을 사용하는 것보다 더 좋습니다.

HITL 시스템은 정확성을 향상시키면서도 인간 수준의 기준을 유지합니다. 이는 많은 산업에서 중요합니다.

HITL 시스템을 사용해야 하는 경우

AI 생명 주기에서 인간-루프 기계 학습을 사용해야 하는 경우는 다음과 같습니다.

• 훈련: 데이터 과학자들이 HITL을 사용하는 가장 일반적인 경우는 훈련 단계에서 인간이 모델 훈련을 위한 라벨링된 데이터를 제공하는 경우입니다.

• 조정 및 테스트: HITL이 사용되는 또 다른 주요 경우는 조정 및 테스트 단계입니다. 인간이 모델을 더 높은 정확도로 조정하고, 특히 모델이 확신이 서지 않는 경우에 중요합니다.

인간-루프 접근 방식은 모든 기계 학습 프로젝트에 적합하지 않습니다. 주로 데이터가 부족할 때 사용됩니다.

인간-루프 深度 학습은 인간과 기계 학습 프로세스가 특정 시나리오에서 상호 작용할 때 사용됩니다. 예를 들어, 알고리즘이 입력을 이해하지 못하거나, 데이터 입력이 잘못 해석되거나, 알고리즘이 특정 작업을 수행하는 방법을 모를 때, 또는 기계 학습 모델이 더 정확해야 할 때, 또는 인간 구성 요소가 더 효율적이고 정확해야 할 때, 또는 오류의 비용이 ML 개발에서 너무 높은 경우, 또는 원하는 데이터가 없는 경우에 사용됩니다.

HITL을 위한 데이터 라벨링 유형

HITL 접근 방식은 다양한 유형의 데이터 라벨링에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 특정 모양을 인식하도록 학습해야 하는 경우, 바운딩 박스를 사용합니다. 그러나 모델이 이미지의 각 부분을 분류해야 하는 경우, 세그멘테이션을 사용합니다. 얼굴 인식 데이터셋의 경우, 얼굴 마크를 사용합니다.

또 다른 주요 응용 분야는 텍스트 분석입니다. 이는 기계가 인간이 말하거나 작성한 것을 이해하도록 합니다. 사람들은 같은 의미를 표현하기 위해 다른 단어를 사용하기 때문에, AI 시스템은 다양한 변형을 알아야 합니다. 더 나아가, 감정 분석은 특정 단어 또는 구문의 톤을 인식할 수 있습니다. 이러한 예는 인간-루프 접근 방식이 왜 इतन 중요한지 보여줍니다.

당신의 회사에서 HITL을 구현해야 하는 이유

당신의 비즈니스에서 HITL 시스템을 설치하려는 경우, 가장 일반적인 방법은 자동화 소프트웨어를 사용하는 것입니다. 이미 HITL 접근 방식을 기반으로 구축된 자동화 소프트웨어가 많습니다. 이는 회사에서 높은 수준의 성능을 즉시 달성하고 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.

기계 학습 시스템은 거의 모든 산업에서 이미 구현되고 있으므로 개발자는 시스템이 변경되는 데이터와 함께 잘 작동하는지 확인해야 합니다.

HITL 시스템을 회사에 구현하는 데에는 몇 가지 이점이 있습니다.

• 의사 결정 프로세스 개선: HITL 시스템은 투명성과 일관성을 제공하여 회사에서 의사 결정 프로세스를 개선합니다. 또한 훈련 과정에서 인간의 피드백을 포함하여 편향을 방지합니다.

• 더 효율적: HITL 시스템은 일반적으로 전통적인 기계 학습 시스템보다 더 효율적입니다. 훈련과 조정에 필요한 시간이 줄어들기 때문에, 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 투명성: 인간-루프 시스템은 기계 학습 모델, 작동 방식, 특정 결정을 내린 이유에 대한 더 큰 투명성을 제공합니다. 설명 가능성과 책임성은 오늘날의 AI 시스템에서 기본적입니다. HITL 접근 방식은 이를 크게 도와줍니다.

HITL 시스템의 도전

인간-루프 시스템도 몇 가지 도전을 제기합니다. 인간은 실수를 할 수 있으므로, 인간이 포함된 시스템은 잘못된 결과를 낼 수 있습니다. 이는 시스템의 효과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 인간이 데이터를 라벨링할 때 실수를 하면, 같은 실수가 시스템 전체에 영향을 미치고 미래의 문제를 일으킬 수 있습니다.

HITL 시스템은 인간이 의사 결정 과정에 참여하기 때문에 느릴 수 있습니다. AI와 ML의 성장은 기계가 인간보다 훨씬 빠르기 때문입니다. 그러나 이러한 속도는 항상 HITL 시스템으로 번역되지 않습니다.

HITL 시스템의 또 다른 도전은 구축하고 유지하는 데 비용이 많이 든다는 것입니다. 기계와 관련된 비용 외에도, 비즈니스에서는 인간 노동에 대한 예산을 할당해야 합니다.