Human-in-the-Loop Approach သည် ML Model Performance ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။

HITL ၏ အဓိကအချက် ၅ ချက်

နှင့် HITLထူးခြားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် တိကျသောဒေတာအမြောက်အမြားကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ ၎င်းကို လူသား၏တုံ့ပြန်ချက်နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုဖြင့် မြှင့်တင်ရန်နှင့် တိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်များရရှိရန် မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်စမ်းသပ်နိုင်သည်။

1. SME သို့မဟုတ် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများ

   မော်ဒယ် မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ သင်သည် - ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အိပ်ရာခွဲဝေမှုပုံစံ သို့မဟုတ် ချေးငွေခွင့်ပြုချက်စနစ်တစ်ခုကို သင်တည်ဆောက်နေသည်၊ သင့်မော်ဒယ်သည် လူသားတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။ AI စနစ်သည် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအပေါ် အခြေခံ၍ အိပ်ယာခွဲဝေမှုကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရန် နည်းပညာကို လွှမ်းမိုးနိုင်သော်လည်း မည်သူသည် အိပ်ရာနှင့်ထိုက်တန်ကြောင်းကို လူသားဆရာဝန်များက တိကျစွာနှင့် လူသားဆန်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

   ML မော်ဒယ်များကို ကျွမ်းကျင်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ခွဲခြမ်းခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းများတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အဆင့်တိုင်းတွင် ဒိုမိန်းအသိပညာရှိသည့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများ ပါဝင်သင့်သည်။

2. QA သို့မဟုတ် အရည်အသွေးအာမခံချက်

   အရည်အသွေး အာမခံချက်သည် မည်သည့် ထုတ်ကုန် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်မဆို အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ် ဖြစ်သည်။ စံချိန်စံညွှန်းများနှင့် ကိုက်ညီရန် လိုအပ်သော စံသတ်မှတ်ချက်များ ပြည့်မီစေရန်၊ တည်ဆောက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အရည်အသွေး ယင်းသို့ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ. လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ဦးစားပေးရလဒ်များရရှိရန် စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများကို လိုက်နာမှုရှိစေရန် အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို ထည့်သွင်းထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

3. တုံ့ပြန်ချက်

   တုံ့ပြန်ချက်အထူးသဖြင့် ML ၏အခြေအနေတွင်၊ လူသားများမှ အမှားအယွင်းများ၏ အကြိမ်ရေကို လျှော့ချစေပြီး စက်များနှင့်အတူ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါသည်။ ကြီးကြပ်သင်ယူမှု. လူ့ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အဆက်မပြတ် အကြံပြုချက်ဖြင့် AI မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုပြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

   AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ၎င်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများတွင် အမှားအယွင်းများ ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ထိုအမှားများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါ တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်စေသည်။ လူသားတစ်ဦးနှင့် တုံ့ပြန်ချက်ကွင်းဆက်တိကျမှုအပေါ် အလျှော့မပေးဘဲ၊ ထိုသို့သော ထပ်တလဲလဲမှုများသည် အလွန်လျှော့ချနိုင်သည်။

4. မြေပြင်အမှန်တရား

   စက်သင်ယူမှုစနစ်ရှိ အခြေခံအမှန်တရားသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော ML မော်ဒယ်၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို စစ်ဆေးခြင်းနည်းလမ်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် အဖြစ်မှန်ကို အနီးကပ်ထင်ဟပ်ပြီး ML အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာကို ရည်ညွှန်းသည်။ သင့်ဒေတာသည် မြေပြင်အမှန်တရားကို ထင်ဟပ်ကြောင်းသေချာစေရန်၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုအတွင်း အဖိုးတန်ထွက်ကုန်များထွက်လာစေရန် သက်ဆိုင်ရာနှင့် တိကျမှုရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

5. နည်းပညာအသုံးပြုမှု

   နည်းပညာသည် တရားဝင်မှုကိရိယာများနှင့် အလုပ်အသွားအလာနည်းပညာများကို ပံ့ပိုးပေးကာ AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်စွာ အသုံးပြုနိုင်စေခြင်းဖြင့် ထိရောက်သော ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

Shaip သည် စက်တီထွင်ထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် လူအချင်းချင်း လှည့်ပတ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းလုပ်ငန်းကို ဦးဆောင်သည့် အလေ့အကျင့်တစ်ခု ပြုလုပ်ထားသည်။ သင်ယူမှု algorithms. အတန်းထဲတွင် အကောင်းဆုံးလေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အတွေ့အကြုံဖြင့်၊ သင်၏အဆင့်မြင့် ML နှင့် AI ပဏာမခြေလှမ်းများကို အရှိန်မြှင့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိပြီး အရည်အသွေးပြည့်မီသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို အာမခံနိုင်သည့် တင်းကြပ်သောအရည်အသွေးစံနှုန်းများကို ချမှတ်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘာသာစကားပေါင်းစုံကျွမ်းကျင်သူများနှင့် မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့်အတူ၊ သင့်စက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်အား ကမ္ဘာနှင့်အဝှမ်း ထိုက်တန်သောရောက်ရှိမှုကို ပေးဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အတွေ့အကြုံသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် အဆင့်မြင့် AI ကိရိယာများတည်ဆောက်ရာတွင် မည်ကဲ့သို့ကူညီပေးသည်ကို သိရှိရန် ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။