什么是 AI 和机器学习中的人机协同 (HITL)？

人类可以通过多种方式与 HITL 系统交互，包括：

• 为训练数据提供标签。在监督式学习中，机器学习模型基于带标签的数据进行训练。数据标签可以人工添加，也可以使用工具添加。
• 评估机器学习模型的性能。人类还可以对机器学习模型的预测结果提供反馈，以评估模型的性能。这可帮助识别模型有待改进的方面。
• 向机器学习模型提供反馈。人类还可以向机器学习模型提供反馈，帮助模型学习和改进。这可以通过多种方法进行，例如：
• 主动学习：在主动学习中，机器学习模型会选择它希望人工加标签的数据。这有助于提高加标签流程的效率。
• 强化学习：在强化学习中，机器学习模型通过试错法进行学习。人类可以就模型的行为提供反馈，帮助模型更有效地学习。

虽然机器学习模型具有强大的能力，但在需要判断力、结合上下文的理解和处理不完整信息的领域，人类的知识可以提供帮助。HITL 通过将人工输入和反馈整合到机器学习流水线中来弥补这一缺口。

这种人工协作增强了适应性，使模型能够随着用户偏好和真实场景的变化不断进化。通过集成人工元素，机器学习系统能够处理复杂性和细微差别，而这些正是单纯依靠算法的方法的弱项。

使用 HITL 有许多好处，包括：

• 提高准确性和可靠性：人工输入和监督可显著提高机器学习模型的准确性和可靠性。
• 减少偏见：人为干预有助于识别和减少数据和算法中的潜在偏见，促进机器学习系统的公平性和公正性。
• 提高透明度和可解释性：人工提供的数据洞见有助于解释模型决策，提高模型的透明度和可解释性。
• 增强用户信任：人类反馈和协作有助于增强最终用户的信任，提高最终用户对机器学习系统的信心。
• 持续适应和改进：HITL 期间收集的反馈可有效帮助模型持续改进和适应不断变化的现实情况。

人机协同有哪些应用场景？

HITL 可用于各种应用，包括：

HITL 可用于给图片加标签，以训练可对图片进行分类的机器学习模型。此 API 可用于多种应用，例如：

• 对象检测
• 人脸识别
• 医学成像

HITL 可用于为文本加标签，以训练能理解自然语言的机器学习模型。此 API 可用于多种应用，例如：

• 机器翻译
• 情感分析
• 垃圾邮件过滤

它可用于为音频数据加标签，以训练能够识别语音的机器学习模型。此 API 可用于多种应用，例如：

• 语音控制
• 语音输入
• 客户服务