Yapay Zeka
Döngüdeki İnsan (HITL) nedir?

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) ile uğraşırken karşılaşabileceğiniz terimlerden biri döngüdeki insandır (HITL). Tıpkı göründüğü gibi. HITL, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında hem insan hem de makine zekasına dayanan bir yapay zeka dalıdır.
Döngüdeki insan yaklaşımı, insanların algoritmanın eğitim, ayar ve test döngüsüne dahil olduğu anlamına gelir.
İnsanlar önce verileri etiketler, bu da modelin yüksek kaliteli ve yüksek miktarda eğitim verisi elde etmesine yardımcı olur. Bir makine öğrenimi algoritması, insanlar modelde ince ayar yapmaya başlamadan önce verilere dayalı kararlar vermeyi öğrenir.
Model daha sonra çıktılarını puanlayarak insanlar tarafından test edilebilir ve doğrulanabilir. Bu süreç, algoritmanın bir yargı konusunda emin olmadığı veya öte yandan yanlış bir karar konusunda çok emin olduğu durumlarda özellikle yararlıdır.
HITL süreci sürekli bir geri bildirim döngüsüdür, yani eğitim, ayar ve test görevlerinin her biri algoritmaya geri beslenir. Bu süreç, algoritmanın zaman içinde daha etkili ve doğru hale gelmesini sağlar; bu, özellikle belirli kullanım durumları için oldukça doğru ve büyük miktarlarda eğitim verileri oluşturmak için yararlıdır. İnsan içgörüsü, kuruluşun en doğru ve eyleme geçirilebilir kararı alabilmesi için modelin ayarlanmasına ve test edilmesine yardımcı olur.

Resim: Stanford Üniversitesi
HITL Makine Öğreniminin Önemi
Geleneksel makine öğrenimi modelleri, doğru tahminler elde etmek için çok sayıda etiketli veri noktası gerektirdiğinden, HITL yapay zekanın son derece önemli bir dalıdır. Veri eksikliği olduğunda, makine öğrenimi modelleri o kadar kullanışlı değildir.
Örnek olarak dil öğrenimini ele alalım. Yalnızca birkaç bin kişinin konuştuğu bir diliniz varsa ve makine öğrenimi aracılığıyla bu dil hakkında içgörüler elde etmek istiyorsanız, modelin öğrenmesi için yeterli örnek bulmak zor olabilir. HITL yaklaşımı ile bu veri kümelerinin doğruluğunu sağlayabilirsiniz.
Sağlık sektörü de HITL sistemleri için en önemli sektörlerden biridir. Stanford tarafından 2018 yılında yapılan bir araştırma, bir HITL modelinin yapay zekadan veya kendi başına insanlardan daha iyi çalıştığını buldu.
HITL sistemleri, dünyadaki birçok endüstri için önemli olan insan düzeyinde standartları korurken doğruluğu artırır.
HITL Sistemlerini Ne Zaman Kullanmalı?
Yapay zeka yaşam döngüsünde döngüdeki insan makine öğreniminin kullanılması gereken birkaç belirli zaman vardır:
-
Eğitim: Veri bilimcilerin HITL'yi en sık kullandıkları yer, insanların model eğitimi için etiketli veriler sağladığı eğitim aşamalarıdır.
-
Ayarlama ve Test Etme: HITL'nin kullanıldığı diğer ana zaman ayarlama ve test etme aşamalarıdır. İnsanlar, modelleri daha yüksek doğruluk için ayarlar, bu özellikle model güvensiz olduğunda çok önemlidir.
HITL yaklaşımının her makine öğrenimi projesi için uygun olmadığına dikkat etmek önemlidir. Çoğunlukla çok fazla kullanılabilir veri olmadığında kullanılır.
Döngüdeki insan derin öğrenmesi, insanlar ve makine öğrenimi süreçleri belirli senaryolarda etkileşime girdiğinde kullanılır, örneğin: algoritmalar girdiyi anlamaz; veri girişi yanlış yorumlanır; algoritmalar belirli bir görevi nasıl gerçekleştireceklerini bilmezler; makine öğrenimi modelinin daha doğru olması gerekiyor; insan bileşeninin daha verimli ve doğru olması gerekiyor; ML geliştirmede hataların maliyeti çok yüksektir; ve istenen veri mevcut değil.
HITL İçin Veri Etiketleme Türleri
HITL yaklaşımı, ne tür veri kümelerinin gerekli olduğuna bağlı olarak çeşitli veri etiketleme türleri için kullanılabilir. Örneğin, makinenin belirli şekilleri tanımayı öğrenmesi gerekiyorsa sınırlayıcı kutular kullanılır. Ancak modelin bir görüntünün her bir parçasını sınıflandırması gerekiyorsa, segmentasyon tercih edilir. Yüz tanıma veri kümeleri söz konusu olduğunda, genellikle yüz işaretleri kullanılır.
Diğer bir önemli uygulama, makinenin insanlar tarafından söylenenleri veya yazılanları anlamasını sağlayan metin analizidir. İnsanlar aynı anlamları ifade etmek için farklı kelimeler kullandığından, AI sistemlerinin farklı varyasyonları bilmesi gerekir. İşleri daha da ileriye götüren duygu analizi, belirli bir kelimenin veya ifadenin tonunu tanıyabilir. Bu örnekler döngüdeki insan yaklaşımının kullanılmasının neden bu kadar önemli olduğunu kanıtlıyor.
Şirketiniz Neden HITL Uygulamalı?
İşletmeniz bir HITL sistemi kurmak istiyorsa, bunu yapmanın en yaygın yollarından biri otomasyon yazılımı kullanmaktır. Halihazırda HITL yaklaşımı etrafında oluşturulmuş çok sayıda otomasyon yazılımı var, bu da sürecin zaten hesaba katıldığı anlamına geliyor.
Bunun gibi sistemler, şirketin hemen üst düzey performans elde etmesini ve içgörü elde etmesini sağlar. Makine öğrenimi sistemleri halihazırda neredeyse her sektörde uygulanıyor, yani geliştiricilerin sistemlerin değişen verilerle iyi performans gösterdiğinden emin olması gerekiyor.
Şirketinize bir HITL sistemi uygulamanın birçok avantajı vardır:
-
Karar Verme Sürecini İyileştirir: Bir HITL sistemi, şeffaflık ve tutarlılık sağlayarak bir şirketin karar verme sürecini geliştirir. Ayrıca, eğitim sürecine insan geri bildirimlerini dahil ederek önyargıya karşı koruma sağlar.
-
Daha verimli: HITL sistemleri genellikle geleneksel makine öğrenimi sistemlerinden daha verimli kabul edilir. Eğitim ve ayarlama için daha az zamana ihtiyaç duyarlar, yani içgörüleri daha hızlı üretirler.
-
Şeffaflık: Döngüdeki insan sistemleri, makine öğrenimi modeline, nasıl çalıştığına ve neden belirli bir karara vardığına ilişkin daha fazla şeffaflık sağlar. Açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik, günümüzün AI sistemleri için temeldir ve HITL yaklaşımı büyük ölçüde yardımcı olur.
HITL Sistemlerinin Zorlukları
Döngüdeki insan sistemleri ayrıca ele alınması gereken bazı özel zorluklar da sunar. Birincisi, insanlar hata yapar, bu nedenle insanların olduğu herhangi bir sistem yanlış olma riski taşır. Bu, sistemin etkinliği üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Örneğin, bir insan verileri etiketlerken bir hata yaparsa, aynı hata tüm sisteme yayılır ve gelecekte sorunlara neden olabilir.
HITL sistemleri, karar verme sürecine insanlar dahil olduğu için de yavaş olabilir. AI ve ML'nin büyümesinin arkasındaki en büyük nedenlerden biri, makinelerin insanlardan inanılmaz derecede hızlı olmasıdır, ancak geleneksel ML sistemlerinde sıklıkla görülen bu hız, her zaman HITL sistemlerine dönüşmez.
HITL sistemlerinin bir başka zorluğu da, inşa edilmeleri ve bakımlarının pahalı olabilmesidir. İşletme, makineyle ilgili maliyetlerin yanı sıra insan emeği için de bütçe ayırmalıdır.