Le machine learning human-in-the-loop (avec intervention humaine) est une approche collaborative qui intègre l'expertise et l'intervention humaines au cycle de vie des systèmes de machine learning (ML) et d'intelligence artificielle. Les êtres humains participent activement à l'entraînement, à l'évaluation ou à l'exploitation des modèles de ML en fournissant des conseils, des commentaires et des annotations utiles. Grâce à cette collaboration, HITL vise à améliorer la précision, la fiabilité et l'adaptabilité des systèmes de ML en exploitant les capacités uniques des humains et des machines.
Les êtres humains peuvent interagir avec les systèmes HITL de différentes manières, y compris :
Bien que les modèles de ML possèdent des capacités remarquables, ils peuvent bénéficier d'une expertise humaine dans des domaines qui exigent le jugement, la compréhension contextuelle et le traitement d'informations incomplètes. HITL comble cette lacune en intégrant l'entrée et la rétroaction humaines dans le pipeline de ML.
Cette collaboration humaine améliore l'adaptabilité et permet aux modèles d'évoluer en fonction de l'évolution des préférences des utilisateurs et de scénarios du monde réel. En intégrant l'aspect humain, nous permettons aux systèmes de ML de surmonter les complexités et les nuances qui remettent souvent en question les approches purement algorithmiques.
L'utilisation du HITL présente de nombreux avantages, y compris :
Quels sont les cas d'utilisation de l'approche human-in-the-loop ?
HITL peut être utilisé dans diverses applications, y compris dans les cas suivants :
HITL permet d'étiqueter des images afin d'entraîner des modèles de ML capables de classer des images. Il peut être utilisé pour diverses applications, par exemple :
HITL peut être utilisé pour étiqueter du texte afin d'entraîner des modèles de ML capables de comprendre le langage naturel. Il peut être utilisé pour diverses applications, par exemple :
Il permet d'étiqueter des données audio pour entraîner des modèles de ML capables de reconnaître des voix. Il peut être utilisé pour diverses applications, par exemple :
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