Was ist Human in the Loop (HITL) in KI und ML?

Menschen können auf verschiedene Weise mit HITL-Systemen interagieren, darunter:

• Labels für Trainingsdaten bereitstellen. Beim überwachten Lernen werden ML-Modelle mit Daten trainiert, die mit Labels versehen sind. Diese Daten können von Menschen entweder manuell oder mithilfe von Tools beschriftet werden.
• Leistung von ML-Modellen bewerten. Auch Menschen können dazu verwendet werden, die Leistung von ML-Modellen zu bewerten, indem sie Feedback zu den Vorhersagen des Modells geben. Auf diese Weise können Sie Bereiche identifizieren, in denen das Modell verbessert werden kann.
• Feedback zu ML-Modellen geben. Auch Menschen können Feedback zu ML-Modellen geben, was dazu beitragen kann, dass die Modelle lernen und sich verbessern. Dazu können Sie verschiedene Methoden verwenden, z. B.:
• Aktives Lernen:Beim aktiven Lernen wählt das ML-Modell die Daten aus, die von einem Menschen gekennzeichnet werden sollen. Dies kann dazu beitragen, den Labeling-Prozess effizienter zu gestalten.
• Bestärkendes Lernen:Beim Reinforcement Learning lernt das ML-Modell durch Versuch und Irrtum. Menschen können dem Modell Feedback zu seinen Aktionen geben, wodurch es effektiver lernen kann.

Auch wenn ML-Modelle bemerkenswerte Fähigkeiten haben, können sie von menschlichem Fachwissen in Bereichen profitieren, die Urteil, Kontextverständnis und Umgang mit unvollständigen Informationen erfordern. HITL schließt diese Lücke, indem es menschliche Eingaben und Feedback in die ML-Pipeline einbindet. 

Diese menschliche Zusammenarbeit fördert die Anpassungsfähigkeit und ermöglicht es, Modelle an sich ändernde Präferenzen der Nutzenden und reale Szenarien anzupassen. Durch die Einbindung der menschlichen Komponente geben wir ML-Systemen die Möglichkeit, sich mit den Komplexitäten und Feinheiten zurechtzufinden, die rein algorithmische Ansätze häufig hinterfragen.

Die Verwendung von HITL bietet eine Reihe von Vorteilen:

• Höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit:Menschlicher Input und Kontrolle tragen wesentlich zur Genauigkeit und Zuverlässigkeit von ML-Modellen bei.
• Reduzierung von Voreingenommenheit:Die Einbindung von Menschen hilft, potenzielle Verzerrungen in Daten und Algorithmen zu identifizieren und abzuschwächen, und fördert so Fairness und Chancengleichheit in ML-Systemen.
• Mehr Transparenz und Erklärbarkeit: Von Menschen gelieferte Erkenntnisse helfen, Modellentscheidungen zu erklären und so deren Transparenz und Interpretierbarkeit zu verbessern.
• Höheres Nutzervertrauen:Durch menschliches Feedback und Zusammenarbeit wird das Vertrauen der Endnutzer gestärkt und ihr Vertrauen in ML-Systeme gestärkt.
• Kontinuierliche Anpassung und Verbesserung: Das während des HITL gesammelte Feedback dient als wertvolle Quelle für die fortlaufende Verbesserung des Modells und die Anpassung an sich ändernde reale Bedingungen.

Was sind die Anwendungsfälle von Human in the Loop?

HITL kann in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, einschließlich:

Mit HITL können Bilder für das Trainieren von ML-Modellen, die Bilder klassifizieren können, mit Labels versehen werden. Diese kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, z. B.:

• Objekterkennung
• Gesichtserkennung
• Medizinische Bildgebung

Mit HITL können Sie Text für das Training von ML-Modellen kennzeichnen, die natürliche Sprache verstehen. Diese kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, z. B.:

• Maschinelle Übersetzung
• Sentimentanalyse
• Spamfilter

Damit können Audiodaten für das Training von ML-Modellen, die Sprache erkennen können, mit Labels versehen werden. Diese kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, z. B.:

• Sprachsteuerung
• Spracheingabe
• Kundenservice