HITL (휴먼 인 더 루프) 시스템은 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 모델 교육을 발전시키는 데 도움이 됩니다.이러한 시스템은 인간의 감독과 의견을 통합함으로써 정확성, 신뢰성 및 편향성과 같은 중요한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 문제는 의료, 금융 및 중요 인프라와 같이 민감하고 규제가 심한 부문에서 특히 중요합니다.방법은 다음과 같습니다. 데이터 라벨링 기법 품질 관리 조치를 위해 Human-in-the-Loop 시스템을 활용하여 데이터 출력에서 의미 있고 측정 가능한 개선을 제공합니다.
휴먼 인 더 루프 (HITL) 란 무엇입니까?
휴먼 인 더 루프 (HITL) 시스템은 개발 및 배포 단계에서 사람의 상호 작용을 포함하는 AI 모델 교육 프레임워크입니다.HITL 시스템을 사용하면 인간 전문가가 자동화된 프로세스를 지속적으로 검토하고 개선할 수 있습니다.이러한 상호 작용을 통해 순수 자동화 시스템이 간과할 수 있는 오류, 편향 및 기타 뉘앙스를 식별하고 수정할 수 있습니다.
HITL에서는 AI 모델 라이프사이클의 다양한 단계에서 사람이 피드백과 감독을 제공합니다.여기에는 초기 데이터 주석, 모델 교육 중 반복적 피드백, 배포 중 실시간 의사 결정 수정이 포함될 수 있습니다.인간의 가치와 윤리 기준에 부합하고 예상 성능 수준 이상을 제공하는 보다 정확하고 투명하며 공정한 AI 모델을 만드는 것이 목표입니다.
AI 교육에서 HITL 시스템의 이점
휴먼 인 더 루프 (HITL) 시스템은 전문가 피드백을 모델 교육에 통합하여 AI 정확도를 개선합니다.이를 통해 다양한 애플리케이션에서 더 안정적이고 적응력이 뛰어난 AI 솔루션이 탄생합니다.
정확도 향상
자동 주석을 확인하고 수정하면 사용자는 교육에 사용되는 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있다는 것을 신뢰할 수 있습니다.이 피드백 루프는 모델의 성능을 지속적으로 개선하고 시간이 지남에 따라 오차 범위를 줄이는 데 도움이 됩니다.
편향 감소
AI 모델 학습 데이터에 편향이 생기기 쉽습니다.인간 평가자는 이러한 편향을 식별하고 그 영향을 완화하여 보다 공평하고 공정한 AI 결정을 내릴 수 있습니다.이는 대출 승인이나 의료 진단과 같이 의사 결정이 개인에게 중대한 영향을 미칠 수 있는 애플리케이션에서 특히 중요합니다.
상황에 대한 이해
인간은 기계가 잘못 해석할 수 있는 미묘한 데이터를 이해하고 해석할 수 있습니다.이러한 상황에 대한 이해는 복잡하거나 모호한 상황을 처리하는 데 중요하며, 이를 통해 학습 데이터가 다루지 않는 시나리오에서도 AI 시스템이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
HITL 시스템 구현
HITL (Human-in-the-Loop) 시스템을 구현하려면 인간의 전문 지식을 AI 교육 프로세스에 통합하여 모델이 실제 피드백을 통해 학습하도록 해야 합니다.이러한 접근 방식은 알고리즘을 개선하고 오류를 줄이며 복잡한 작업을 더 잘 이해하고 이에 적응하는 AI 시스템을 만드는 데 도움이 됩니다.이를 효과적으로 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
워크플로우 설계
HITL을 AI 교육 프로세스에 통합하려면 잘 정의된 워크플로우가 필요합니다.
- 데이터 수집 및 주석: 사람이 데이터에 주석을 달아 초기 모델 학습을 위한 고품질의 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공합니다.
- 모델 교육: AI 모델은 주석이 달린 데이터를 사용하여 학습됩니다.
- 인적 검토 및 피드백: 인간 전문가가 모델 결과를 검토하고 오류나 편향을 식별하며 피드백을 제공합니다.
- 모델 개선: 피드백을 기반으로 모델을 재학습하여 정확성과 신뢰성을 개선합니다.
피드백 루프
지속적인 피드백 루프는 HITL 시스템에 필수적입니다.AI 모델에서 새로운 데이터와 시나리오가 발견되면 인간 전문가가 결과를 검토하고 수정 피드백을 제공하여 모델의 정확성을 유지하고 시간이 지남에 따라 새로운 과제에 적응할 수 있도록 합니다.
툴링 및 플랫폼
데이터 레이블링을 위한 주석 도구와 사람의 피드백을 추적하고 통합하는 피드백 관리 시스템을 비롯한 여러 도구와 플랫폼이 HITL 시스템을 지원합니다.Sapien과 같은 회사는 최적의 데이터 품질과 원활한 통합을 보장하기 위해 각 프로젝트에 맞춤형 라벨링 모듈과 플랫폼을 제공합니다.
HITL 시스템의 문제점
HITL (Human-in-the-Loop) 시스템의 문제점에는 지속적인 인간 개입의 필요성이 포함되는데, 이는 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있습니다.또한 인간의 입력과 자동화의 균형을 맞추려면 편향을 방지하고 AI 시스템의 효율성을 유지할 수 있는 세심한 설계가 필요합니다. AI 성공의 열쇠.
확장성
대규모 데이터 세트에 대한 사람의 참여를 확대하는 것은 심각한 문제를 야기합니다.효과적인 HITL 시스템에는 분산된 인력과 확장 가능한 주석 플랫폼을 포함하여 데이터 볼륨을 관리하고 일관된 품질을 보장하는 효율적인 프로세스와 도구가 필요합니다.
일관성
일관성이 핵심입니다.이는 표준화된 프로토콜, 인간 주석자를 위한 엄격한 교육, 지속적인 품질 관리 조치를 구현함으로써 해결할 수 있습니다.
비용
인적 피드백을 통합하려면 인적 자원을 고용하고 관리하는 데 드는 추가 비용이 발생합니다.그러나 모델 정확도와 신뢰성이 크게 개선되어 이러한 비용이 정당화되는 경우가 많으며, 이는 장기적인 효율성 향상과 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
휴먼 인 더 루프 시스템의 애플리케이션
HITL (Human-in-the-Loop) 시스템은 다양한 분야에서 애플리케이션을 찾아 미묘한 의사 결정이 필요한 작업에서 AI 성능을 향상시킵니다.의료 진단 개선부터 고객 서비스 챗봇 개선에 이르기까지 HITL 시스템은 AI 모델이 인간의 전문 지식을 활용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
AI 콘텐츠 조정
AI 콘텐츠 조정에서 HITL 시스템은 자동화된 프로세스와 사람의 검토를 결합하여 정확한 데이터 라벨링을 보장합니다.이러한 접근 방식을 통해 사용자 제작 콘텐츠를 적절히 분석하고 부적절한 자료를 효율적으로 제거할 수 있습니다.
자율 주행
인간의 감시를 통해 AI 모델 학습에 사용되는 레이블링된 데이터가 실제 조건을 정확하게 반영하여 신뢰성과 안전성을 한층 더 높일 수 있습니다.
헬스케어
의료 분야에서 데이터 레이블링의 HITL 시스템은 AI 모델이 정확하게 레이블링된 의료 데이터를 기반으로 학습되도록 합니다.휴먼 리뷰어는 오류를 감지하고 수정하여 AI가 정밀하고 신뢰할 수 있는 진단을 내림으로써 높은 수준의 환자 치료를 유지할 수 있도록 합니다.
파이낸스
인적 감독은 금융 AI 모델의 편향과 오류를 식별하고 수정하여 AI 기반 재무 결정이 공정하고 규정을 준수하도록 도와줍니다.
데이터 라벨링에 대한 보다 강력하고 정확한 접근 방식
HITL (Human-in-the-Loop) 시스템은 데이터 레이블링 프로세스 중에 인간의 감독과 피드백을 통합하여 AI 모델 교육을 개선하는 가장 강력한 접근 방식입니다.확장성, 일관성 및 비용 측면에서 문제가 있긴 하지만, 주요 산업 및 규제 산업에서 HITL 시스템의 이점은 상당합니다. Sapien은 분산형 라벨링 인력 및 관리를 통해 이러한 문제를 해결합니다.
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Sapien의 전문 데이터 라벨링 서비스를 통해 휴먼 인 더 루프 (HITL) 시스템을 AI 모델 교육에 통합하세요.350명 이상의 정규직 및 30,000명 이상의 시간제 라벨러로 구성된 당사의 광범위한 네트워크는 대규모 언어 모델, 컴퓨터 비전 및 문서 파싱을 포함하여 여러 응용 분야에서 데이터에 대한 고품질 라벨을 제공합니다.
Sapien HITL 시스템의 품질 관리 프로세스는 자동화된 검사와 인간의 감독을 결합하여 우수한 AI 모델 교육을 보장합니다.이 프로세스는 상세한 태거 메트릭을 캡처하고, 이를 휴리스틱 및 린트 규칙에 반영하여 부정확성과 품질 문제를 감지합니다.인간 전문가가 현장 검사를 실시하여 오류를 수정하고 이를 “빨간 토끼”로 다시 도입하여 시스템을 더욱 개선합니다.이러한 동적 상호 작용은 데이터 품질을 지속적으로 개선하는 피드백 루프를 생성합니다.
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