İnsan-Döngü-İçinde (HITL) Nedir?

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) ile ilgilenirken karşılaşabileceğiniz terimlerden biri insan-döngü-içinde (HITL)’dir. Tam olarak söylediği gibi. HITL, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında hem insan hem de makine zekasına güvenen AI’nin bir dalıdır.

İnsan-döngü-içinde bir yaklaşım, insanların algoritma döngüsünün eğitim, ayarlanma ve test aşamalarına dahil olduğu anlamına gelir.

İnsanların önce verilere etiket eklemesi, modelin yüksek kaliteli ve yüksek miktarda eğitim verisi elde etmesine yardımcı olur. Daha sonra bir makine öğrenimi algoritması, insanların modeli ince ayarlama başlamadan önce verilere dayanarak kararlar vermeyi öğrenir.

Model daha sonra insanların çıktılarını puanlayarak test edilebilir ve doğrulanabilir. Bu süreç, algoritmanın bir yargı hakkında emin olmadığında veya diğer yandan algoritmanın yanlış bir karara çok emin olduğunda özellikle faydalıdır.

HITL süreci, eğitme, ayarlanma ve test görevlerinin her birinin algoritmana geri beslendiği sürekli bir geri besleme döngüsüdür. Bu süreç, algoritmanın zaman içinde daha etkili ve doğru hale gelmesini sağlar, bu da özellikle yüksek derecede doğru ve büyük miktarda eğitim verisi oluşturmak için özellikle faydalıdır. İnsan bakış açısı, modeli ayarlamak ve test etmek için kullanılır, böylece organizasyon en doğru ve eyleme geçirilebilir kararı alabilir.

Resim: Stanford Üniversitesi

HITL Makine Öğreniminin Önemi

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

Dil öğrenmeyi bir örnek olarak alın. Eğer sadece birkaç bin kişinin konuştuğu bir dil varsa ve bu dili makine öğrenimi aracılığıyla anlamak istiyorsanız, modelin öğrenmesi için yeterli örnek bulmak zor olabilir. HITL yaklaşımıyla, bu veri kümelerinin doğruluğunu sağlayabilirsiniz.

Sağlık endüstrisi de HITL sistemleri için en önemli sektörlerden biridir. Stanford’un 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, insan-döngü-içinde makine öğreniminin kullanıldığı belirli zamanlar vardır:

• Eğitim: Veri bilimcilerinin HITL’yi kullandığı en yaygın yer, eğitim aşamalarıdır, burada insanlar model eğitimi için etiketli veri sağlar.

• Ayarlanma ve Test: HITL’nin kullanıldığı diğer bir zaman, ayarlanma ve test aşamalarıdır. İnsanlar, özellikle model kararsız olduğunda, daha yüksek doğruluk için modelleri ayarlar.

HITL yaklaşımının her makine öğrenimi projesi için uygun olmadığını unutmamak önemlidir. Genellikle yeterli veri bulunmadığında kullanılır.

İnsan-döngü-içinde derin öğrenimi, insanların ve makine öğrenimi süreçlerinin belirli senaryolarda etkileşime girdiği durumlarda kullanılır: algoritmalar girdiyi anlamaz; veri girişi yanlış yorumlanır; algoritmalar belirli bir görevi gerçekleştirmeyi bilmez; makine öğrenimi modelinin daha doğru olması gerekir; insan bileşeninin daha verimli ve doğru olması gerekir; hataların maliyeti ML geliştirme aşamasında çok yüksektir ve istenen 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 görüntünün her bir bölümünü sınıflandırması gerekiyorsa, segmentasyon tercih edilir. Yüz tanıma veri kümeleri için yüz işaretleme genellikle kullanılır.

Başka bir önemli uygulama, metin analizi olup, makineye insanların söylediklerini veya yazdıklarını anlamasını sağlar. İnsanlar aynı anlamları ifade etmek için farklı kelimeler kullandıkları için, AI sistemlerinin farklı varyasyonları bilmeleri gerekir. Daha da ileri giderek, duygu analizi, belirli bir kelimenin veya ifadenin tonunu tanıyabilir. Bu örnekler, insan-döngü-içinde yaklaşımının neden kullanıldığını kanıtlar.

Şirketinizin HITL’yi Uygulaması Gereken Nedenler

Şirketiniz bir HITL sistemi kurmayı düşünüyorsa, bunu yapmak için en yaygın yollardan biri, otomasyon yazılımlarını kullanmaktır. Zaten HITL yaklaşımına dayanan birçok otomasyon yazılımları vardır, bu nedenle süreç zaten dahil edilmiştir.

Bu tür sistemler, şirketin yüksek düzeyde performans elde etmesini ve içgörüler elde etmesini sağlar. Makine öğrenimi sistemleri neredeyse her endüstriye zaten uygulanmaktadır, bu nedenle geliştiricilerin sistemlerin değişen verilerle iyi çalışmasını sağlamak zorundadır.

Şirketinize bir HITL sistemi uygulamanın birçok avantajı vardır:

• Karar Verme Sürecini İyileştirir: Bir HITL sistemi, şeffaflık ve tutarlılık sağlayarak şirketin karar verme sürecini iyileştirir. Ayrıca, eğitim sürecine insan geri bildirimi dahil ederek 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 üretir.

• Şeffaflık: İnsan-döngü-içinde sistemleri, makine öğrenimi modeline, nasıl çalıştığına ve neden belirli bir kararı aldığına dair daha büyük bir şeffaflık sağlar. Açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik, bugünün AI sistemleri için temel olduğundan, HITL yaklaşımı büyük ölçüde yardımcı olur.

HITL Sistemlerinin Zorlukları

İnsan-döngü-içinde sistemleri de bazı özel zorluklar sunar ve bunlar ele alınmalıdır. İnsanlar hatalar yapar, bu nedenle insanları içeren herhangi bir sistem yanlış olma riskini taşır. Bu, sistemin etkinliği üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Örneğin, bir insan veri etiketleme sırasında hata yaparsa, aynı hata tüm sistem boyunca ilerler ve gelecekte sorunlara neden olabilir.

HITL sistemleri ayrıca yavaş olabilir, çünkü karar verme sürecine insanlar dahil edilir. AI ve ML’nin büyümesindeki en büyük nedenlerden biri, makinelerin insanların çok daha hızlı olmasıdır, ancak bu hız geleneksel ML sistemlerinde görüldüğü gibi her zaman HITL sistemlerine çevrilmez.

HITL sistemlerinin bir başka zorluğu, inşa edilmesi ve bakımı pahalı olabilmesidir. Makineyle ilgili maliyetlerin yanı sıra, işletmenin insan işgücü için de bütçe ayırmalıdır.