İnsanın Döngüye Dahil Olduğu Makine Öğrenimi (HITL) Nedir?

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) ile ilgilenirken karşılaşabileceğiniz terimlerden biri insanın döngüye dahil olduğu (HITL) makine öğrenimidir. Adı gibi, HITL, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında hem insan hem de makine zekasını içeren bir AI dalıdır.

İnsanın döngüye dahil olduğu bir yaklaşım, insanların algoritma döngüsünün eğitim, ayarlanma ve test aşamalarında yer aldığını ifade eder.

İnsanlar önce verileri etiketler, bu da modelin yüksek kaliteli ve büyük miktarda eğitim verisi elde etmesini sağlar. Daha sonra makine öğrenimi algoritması bu verilere dayanarak karar vermeyi öğrenir; ardından insanlar modele ince ayar yapmaya başlar.

İnsanlar daha sonra modelin çıktılarını puanlayarak modeli test edebilir ve doğrulayabilir. Bu süreç, özellikle algoritmanın bir yargıya ilişkin güveni yoksa veya tersine, algoritmanın yanlış bir karara ilişkin aşırı güveni varsa özellikle faydalıdır.

HITL süreci, eğitim, ince ayar ve test görevlerinin her birinin algoritmaya geri beslendiği sürekli bir geri besleme döngüsüdür. Bu süreç, algoritmaların zaman içinde daha etkili ve doğru hale gelmesini sağlar, bu da özellikle belirli kullanım durumları için büyük miktarda yüksek doğrulukta eğitim verisi oluşturmak açısından yararlıdır. İnsan bakış açısı, modelin ayarlanmasına ve test edilmesine yardımcı olarak organizasyonun en doğru ve eyleme geçirilebilir kararı almasını sağlar.

Resim: Stanford Üniversitesi

HITL Makine Öğreniminin Önemi

HITL, geleneksel makine öğrenimi modellerinin doğru tahminler için büyük miktarda etiketli veri noktasına ihtiyaç duyduğu için AI’nin son derece önemli bir dalıdır. Veri eksik olduğunda, makine öğrenimi modelleri aynı düzeyde faydalı değildir.

Dil öğrenimi örneğini ele alalım. Eğer sadece birkaç bin kişi tarafından konuşulan bir dil varsa ve bu dili makine öğrenimi yoluyla anlamak istiyorsanız, modelin öğrenmesi için yeterli örnek bulmak zor olabilir. İnsanın döngüye dahil olduğu bir yaklaşım ile bu veri kümelerinin doğruluğunu sağlayabilirsiniz.

Sağlık sektörü de HITL sistemleri için en önemli sektörlerden biridir. Stanford Üniversitesi’nin 2018 yılında yaptığı bir çalışmaya göre, bir HITL modeli, yalnızca AI veya yalnızca insanların tek başına çalışmasından daha iyi çalışır.

HITL sistemleri, insan standartlarını korurken doğruluğu da artırır, bu da birçok endüstri için önemlidir.

HITL Sistemlerini Ne Zaman Kullanmalı

AI yaşam döngüsünde, insanın döngüye dahil olduğu makine öğreniminin kullanıldığı belirli zamanlar vardır:

• Eğitim: Veri bilimcileri tarafından en çok kullanılan HITL, model eğitimi için etiketli veri sağlayan eğitim aşamasında kullanılır.

• Ayarlanma ve Test: HITL’nin kullanıldığı diğer bir zaman, modelin ayarlanması ve test edilmesi aşamasıdır. İnsanlar, özellikle modelin tahmininden emin olmadığı durumlarda, modeli daha yüksek doğruluk için ayarlar.

HITL yaklaşımının her makine öğrenimi projesi için uygun olmadığını unutmayın. Genellikle mevcut veri az olduğunda kullanılır.

İnsanın döngüye dahil olduğu derin öğrenimi, insanların ve makine öğrenimi süreçlerinin belirli senaryolarda etkileşime girdiği durumlar için kullanılır: algoritmalar girdiyi anlamaz; veri girişi yanlış yorumlanır; algoritmalar belirli bir görevi nasıl gerçekleştireceğini bilmez; makine öğrenimi modelinin daha doğru olması gerekir; insan bileşeninin daha verimli ve doğru olması gerekir; hataların maliyeti ML geliştirme aşamasında çok yüksektir ve istenilen veri mevcut değildir.

HITL için Veri Etiketleme Türleri

HITL yaklaşımı, gerekli veri kümelerine bağlı olarak çeşitli veri etiketleme türleri için kullanılabilir. Örneğin, makinenin belirli şekilleri tanımayı öğrenmesi gerekiyorsa, sınırlayıcı kutular kullanılır. Ancak modelin bir görüntüyü sınıflandırmak için her bölümünü ayırt etmesi gerekiyorsa, segmentasyon tercih edilir. Yüz tanıma veri kümeleri için yüz işaretlemeleri sıklıkla kullanılır.

Metin analizi de bir diğer önemli uygulama alanıdır, bu sayede makine, insanların söylediklerini veya yazdıklarını anlayabilir. İnsanların aynı anlamları ifade etmek için farklı kelimeler kullandıkları için AI sistemlerinin bu varyasyonları bilmesi gerekir. Daha da ileri giderek, duygusal analiz, belirli bir kelimenin veya ifadenin tonunu tanıyabilir. Bu örnekler, insanın döngüye dahil olduğu yaklaşımın neden bu kadar önemli olduğunu kanıtlar.

Şirketiniz Neden HITL Uygulamalı?

Şirketiniz bir HITL sistemi kurmak istiyorsa, bunu yapmak için en yaygın yollardan biri, otomasyon yazılımlarını kullanmaktır. Zaten HITL yaklaşımına dayanan birçok otomasyon yazılımı mevcuttur, bu nedenle süreç zaten dahil edilmiştir.

Bu tür sistemler, şirketin hemen yüksek performans elde etmesini ve içgörüler kazanmasını sağlar. Makine öğrenimi sistemleri neredeyse her endüstride uygulanmaktadır, bu nedenle geliştiricilerin sistemlerin değişen verilerle iyi çalışmasını sağlaması gerekir.

Şirketinizde bir HITL sistemi uygulamanın birçok avantajı vardır:

• Karar Verme Sürecini İyileştirir: Bir HITL sistemi, eğitim sürecine insan geri bildirimi dahil ederek şeffaflık ve tutarlılık sağlayarak şirketin karar verme sürecini iyileştirir. Ayrıca, eğitimin bir parçası olarak insan geri bildirimi içererek önyargıya karşı korur.

• Daha Verimlidir: HITL sistemleri, geleneksel makine öğrenimi sistemlerine göre genellikle daha verimlidir. Eğitim ve ayarlanma için daha az zaman gerektirir, bu nedenle daha hızlı içgörüler sağlar.

• Şeffaflık: İnsanın döngüye dahil olduğu sistemler, makine öğrenimi modeline, nasıl çalıştığına ve belirli bir kararı nasıl aldığına dair daha fazla şeffaflık sağlar. Açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik, günümüzün AI sistemleri için temel olduğundan, HITL yaklaşımı büyük ölçüde yardımcı olur.

HITL Sistemlerinin Zorlukları

İnsanın döngüye dahil olduğu sistemler de bazı özel zorluklar sunar. İnsanların hatalar yapabileceği bir sistemde, hataların tüm sisteme yayılma riski vardır. Bu, sistemlerin etkinliğini önemli ölçüde etkileyebilir. Örneğin, bir insan veri etiketleme sırasında hata yaparsa, bu hata tüm sistem boyunca ilerleyebilir ve gelecekte sorunlara neden olabilir.

HITL sistemleri ayrıca yavaş olabilir, çünkü karar verme sürecinde insanlar yer alır. AI ve ML’nin büyümesindeki en büyük nedenlerden biri, makinelerin insanlarınkinden çok daha hızlı olmasıdır, ancak bu hız her zaman HITL sistemlerine yansımaz.

HITL sistemlerinin bir başka zorluğu, inşa edilmesi ve bakımının pahalı olabilmesidir. Makinenin maliyetinin yanı sıra, şirket insan işgücü için bütçe ayırmalıdır.