O que é human-in-the-loop (HITL) em IA e ML?

Os humanos podem interagir com sistemas HITL de várias maneiras, incluindo:

• Fornecendo rótulos para dados de treinamento. No aprendizado supervisionado, os modelos de ML são treinados em dados rotulados. Esses dados podem ser rotulados por humanos, manualmente ou com o uso de ferramentas.
• Avaliando o desempenho de modelos de ML. Seres humanos também podem ser usados para avaliar o desempenho de modelos de ML, fornecendo feedback sobre as previsões do modelo. Isso ajuda a identificar áreas em que o modelo pode ser melhorado.
• Fornecendo feedback para modelos de ML. Seres humanos também podem fornecer feedback para modelos de ML, o que pode ajudar os modelos a aprender e melhorar. Isso pode ser feito usando vários métodos, como:
• Aprendizado ativo: nesse tipo de aprendizado, o modelo de ML seleciona os dados que precisam ser rotulados por um ser humano. Isso ajuda a melhorar a eficiência do processo de rotulagem.
• Aprendizado por reforço: nesse tipo de aprendizado, o modelo de ML aprende por tentativa e erro. Os humanos podem fornecer feedback ao modelo sobre as ações dele, o que pode ajudar você a aprender de maneira mais eficaz.

Embora os modelos de ML tenham recursos incríveis, eles podem aproveitar a experiência humana em áreas que exigem julgamento, compreensão contextual e processamento de informações incompletas. O HITL preenche essa lacuna incorporando feedback e entradas humanas no pipeline de ML. 

Essa colaboração humana aumenta a adaptabilidade e permite que os modelos evoluam com as preferências do usuário e cenários do mundo real em constante mudança. Integrando o elemento humano, capacitamos os sistemas de ML para lidar com as complexidades e nuances que geralmente desafiam abordagens puramente algorítmicas.

O HITL oferece vários benefícios, incluindo:

• Mais precisão e confiabilidade: a contribuição e a supervisão humana contribuem significativamente para a precisão e a confiabilidade dos modelos de ML.
• Redução de vieses: o envolvimento humano ajuda a identificar e mitigar possíveis vieses nos dados e algoritmos, promovendo imparcialidade e equidade nos sistemas de ML.
• Maior transparência e explicação: os insights fornecidos por humanos ajudam a explicar as decisões do modelo, melhorando a transparência e a interpretabilidade.
• Maior confiança do usuário: a inclusão de feedback humano e colaboração aumenta a confiança entre os usuários finais, aumentando a confiança nos sistemas de ML.
• Adaptação e melhoria contínuas: o feedback coletado durante o HITL é uma fonte valiosa de melhoria e adaptação contínuas do modelo às condições reais em evolução.

Quais são os casos de uso do human-in-the-loop?

O HITL pode ser usado em diversas aplicações, incluindo:

O HITL pode ser usado na rotulagem de imagens para treinar modelos de ML capazes de classificar imagens. Esse recurso pode ser usado para diversos aplicativos, como:

• Detecção de objetos
• Reconhecimento facial
• Imagiologia médica

O HITL pode ser usado para rotular textos durante o treinamento de modelos de ML que são capazes de entender a linguagem natural. Esse recurso pode ser usado para diversos aplicativos, como:

• Tradução automática
• Análise de sentimento
• Filtro de spam

Ela pode ser usada para rotular dados de áudio e treinar modelos de ML capazes de reconhecer fala. Esse recurso pode ser usado para diversos aplicativos, como:

• Comando de voz
• Ditado
• Atendimento ao cliente