AI 및 ML의 인간 참여형(HITL)이란 무엇인가요?

인간 참여형(HITL) 머신러닝은 사람의 정보 입력과 전문 지식을 머신러닝(ML) 및 인공지능 시스템의 수명 주기에 통합하는 공동작업 접근 방식입니다. 사람은 ML 모델의 학습, 평가, 운영에 적극적으로 참여하여 귀중한 가이드, 피드백, 주석을 제공합니다. HITL은 이러한 협업을 통해 사람과 머신의 고유한 기능을 활용하여 ML 시스템의 정확성, 신뢰성, 적응성을 향상하는 것을 목표로 합니다.

무료로 시작하기

인간 참여형(Human-In-The-Loop)은 어떻게 작동하나요?

인간은 다음과 같은 다양한 방식으로 HITL 시스템과 상호작용할 수 있습니다.

학습 데이터에 라벨 제공 지도 학습에서 ML 모델은 라벨이 지정된 데이터를 학습합니다. 이 데이터에는 사람이 직접 또는 도구를 사용하여 라벨을 지정할 수 있습니다.
ML 모델의 성능 평가하기 모델의 예측에 대한 피드백을 제공하여 사람이 ML 모델 성능을 평가할 수도 있습니다. 이를 통해 모델을 개선할 수 있는 영역을 파악할 수 있습니다.
ML 모델에 피드백 제공 또한 사람은 ML 모델에 피드백을 제공할 수 있으며, 이는 모델이 학습하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같은 다양한 방법을 통해 이 작업을 수행할 수 있습니다.

능동적 학습: 능동적 학습에서 ML 모델은 사람이 라벨을 지정할 데이터를 선택합니다. 이렇게 하면 라벨 지정 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
강화 학습: 강화 학습에서 ML 모델은 시행착오를 통해 학습합니다. 사람이 모델에 대한 피드백을 제공하여 모델이 보다 효과적으로 학습하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인간 참여형(HITL) 머신러닝의 중요성

ML 모델은 뛰어난 역량을 갖추고 있지만 판단, 컨텍스트 이해, 불완전한 정보 처리가 필요한 분야에서 인간의 전문성을 활용할 수 있습니다. HITL은 사람의 입력과 피드백을 ML 파이프라인에 통합하여 이러한 간극을 보완합니다.

이렇게 사람이 협업하면 적응성이 향상되고 모델은 변화하는 사용자 선호도와 실제 시나리오에 맞게 진화할 수 있습니다. 사람 요소를 통합하여 ML 시스템이 알고리즘 방식만으로 해결할 수 없는 복잡성과 미묘한 차이를 탐색할 수 있도록 지원합니다.

인간 참여형(HITL)의 이점

HITL을 사용하면 다음과 같은 여러 이점이 있습니다.

정확성 및 신뢰성 향상: 사람의 개입과 감독이 ML 모델의 정확성과 신뢰성에 크게 기여합니다.
편향 완화: 사람의 개입은 데이터와 알고리즘의 잠재적인 편향을 식별하고 완화하는 데 도움이 되며 ML 시스템의 공정성과 형평성을 촉진합니다.
투명성 및 설명 가능성 향상: 사람이 제공하는 유용한 정보는 모델 결정의 이면을 설명하는 데 도움이 되므로 투명성과 해석 가능성이 향상됩니다.
사용자 신뢰 향상: 사람의 의견과 공동작업을 수용하면 최종 사용자 간의 신뢰가 향상되고 ML 시스템에 대한 신뢰도가 높아집니다.
지속적인 적응 및 개선: HITL 중에 수집된 의견은 모델을 지속적으로 개선하고 진화하는 실제 상황에 적응하는 데 중요한 역할을 합니다.