AI/ML പ്രോജക്റ്റിന് ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഹ്യൂമൻ ഇടപെടൽ ആവശ്യമുണ്ടോ

കൃത്രിമ ബുദ്ധി അസാധാരണമായ ഉപഭോക്തൃ സേവനം നൽകുന്നതിനും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനും ROI വീട്ടിലെത്തിക്കുന്നതിനും AI ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളമുള്ള കമ്പനികൾ അതിവേഗം എല്ലായിടത്തും വ്യാപിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, AI- അധിഷ്‌ഠിത പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഒറ്റത്തവണ പരിഹാരമാണെന്നും അതിന്റെ മാജിക് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തുടരുമെന്നും കമ്പനികൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, AI പ്രവർത്തിക്കുന്നത് അങ്ങനെയല്ല. നിങ്ങൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ AI- ചായ്‌വുള്ള ഓർഗനൈസേഷനാണെങ്കിൽ പോലും, നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കണം ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് (HITL) അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും ആനുകൂല്യങ്ങൾ പരമാവധിയാക്കുന്നതിനും.

എന്നാൽ AI പദ്ധതികളിൽ മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണോ? നമുക്ക് കണ്ടുപിടിക്കാം.

ഓട്ടോമേഷൻ നേടാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനും ഡിമാൻഡും വിൽപ്പനയും പ്രവചിക്കാനും കുറ്റമറ്റ ഉപഭോക്തൃ സേവനം നൽകാനും AI ബിസിനസുകളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, AI സംവിധാനങ്ങൾ സ്വയം നിലനിൽക്കുന്നതല്ല. മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ കൂടാതെ, AI ന് അനാവശ്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, AI- പവർ ചെയ്യുന്ന ഡിജിറ്റൽ എസ്റ്റേറ്റ് സ്ഥാപനമായ Zillow, അതിന്റെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള അൽഗോരിതം വിതരണം ചെയ്യുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടതിനാൽ, ഷോപ്പ് പൂട്ടേണ്ടി വന്നു. കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ.

മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ ഒരു പ്രക്രിയയുടെ ആവശ്യകതയും പ്രശസ്തവും സാമ്പത്തികവും ധാർമ്മികവും നിയന്ത്രണപരവുമായ ആവശ്യകതയുമാണ്. ഒരു ഉണ്ടായിരിക്കണം യന്ത്രത്തിനു പിന്നിൽ മനുഷ്യൻ AI പരിശോധനകളും ബാലൻസുകളും നിലവിലുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.

ഐബിഎമ്മിന്റെ ഈ റിപ്പോർട്ട് പ്രകാരം, AI സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തടസ്സങ്ങൾ AI കഴിവുകളുടെ അഭാവം (34%), വളരെയധികം ഡാറ്റ സങ്കീർണ്ണത (24%) എന്നിവയും മറ്റുള്ളവയും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു AI സൊല്യൂഷൻ അതിൽ നൽകുന്ന ഡാറ്റയുടെ അത്ര മികച്ചതായിരിക്കും. വിശ്വസനീയവും നിഷ്പക്ഷവുമായ ഡാറ്റയും അൽഗോരിതവും പദ്ധതിയുടെ ഫലപ്രാപ്തി നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

എന്താണ് ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്?

AI മോഡലുകൾക്ക് 100% കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയില്ല, കാരണം പരിസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. അനിശ്ചിതത്വം ഒഴിവാക്കാൻ, മനുഷ്യരിൽ നിന്നുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അതിന്റെ ഗ്രാഹ്യത്തിൽ മാറ്റം വരുത്താനും ക്രമീകരിക്കാനും AI സിസ്റ്റത്തെ സഹായിക്കുന്നു.

മനുഷ്യനുള്ളിൽ-ലൂപ്പ് (HITL) യന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് AI സൊല്യൂഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആശയമാണ് മനുഷ്യ ബുദ്ധി. ഒരു പരമ്പരാഗത HITL സമീപനത്തിൽ, പരിശീലനം, ഫൈൻ ട്യൂണിംഗ്, ടെസ്റ്റിംഗ്, റീട്രെയിനിംഗ് എന്നിവയുടെ തുടർച്ചയായ ലൂപ്പിലാണ് മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ സംഭവിക്കുന്നത്.

ഒരു HITL മോഡലിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഒരു HITL മോഡലിന് ML അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡൽ പരിശീലനത്തിന് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ചും പരിശീലന ഡാറ്റ വിരളമാണ് അല്ലെങ്കിൽ എഡ്ജ്-കേസ് സാഹചര്യങ്ങളിലാണ്. കൂടാതെ, ഒരു പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സൊല്യൂഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഒരു HITL രീതി വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ഫലപ്രദവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരം കണ്ടെത്തുന്നതിന് അവരുടെ അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്നും അറിവിൽ നിന്നും വേഗത്തിൽ വരയ്ക്കാനുള്ള സഹജമായ കഴിവ് മനുഷ്യനുണ്ട്.

അവസാനമായി, പൂർണ്ണമായും മാനുവൽ അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് സൊല്യൂഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഒരു ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഹൈബ്രിഡ് മോഡൽ ഉള്ളത്, ഇന്റലിജന്റ് ഓട്ടോമേഷൻ വിപുലീകരിക്കുമ്പോൾ ഓട്ടോമേഷൻ നില നിയന്ത്രിക്കാൻ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കും. AI തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന്റെ സുരക്ഷയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ HITL സമീപനം സഹായിക്കുന്നു.

ഒരു ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് നടപ്പിലാക്കുമ്പോഴുള്ള വെല്ലുവിളികൾ

HITL നടപ്പിലാക്കുന്നത് എളുപ്പമുള്ള കാര്യമല്ല, പ്രത്യേകിച്ചും ഒരു AI സൊല്യൂഷന്റെ വിജയം സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ.

പരിശീലന ഡാറ്റയ്‌ക്കൊപ്പം, ആ പ്രത്യേക പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള ഡാറ്റ, ടൂളുകൾ, ടെക്‌നിക്കുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സജ്ജരായ ആളുകളും നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്. അവസാനമായി, ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് AI സിസ്റ്റം ലെഗസി വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും സാങ്കേതികവിദ്യകളിലേക്കും വിജയകരമായി സംയോജിപ്പിക്കണം.

സാധ്യതയുള്ള അപ്ലിക്കേഷനുകൾ

ML മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി കൃത്യമായി ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ നൽകാൻ HITL ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലേബൽ ചെയ്‌തതിന് ശേഷം, എഡ്ജ് കേസുകൾ തരംതിരിച്ച്, ഓവർഫിറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ വിഭാഗങ്ങൾ നൽകി മോഡലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ ട്യൂൺ ചെയ്യുക എന്നതാണ് അടുത്ത ഘട്ടം. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, മനുഷ്യ ഇടപെടൽ നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം തുടർച്ചയായ ഫീഡ്ബാക്ക് ML മോഡലിനെ മികച്ചതും കൂടുതൽ കൃത്യവും വേഗമേറിയതുമാക്കാൻ സഹായിക്കും.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നിരവധി വ്യവസായങ്ങളെ പരിപാലിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. AI ടൂളിന്റെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് കഴിവുകളുടെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, അത് മനുഷ്യരാൽ നയിക്കപ്പെടുകയും പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുകയും വേണം.

എന്താണ് ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്?

മനുഷ്യനുള്ളിൽ-ലൂപ്പ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ML അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളുടെ പരിശീലനത്തിലും വിന്യാസത്തിലും മനുഷ്യരുടെ ഇടപെടലിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, മുൻ‌കൂട്ടി നിർമ്മിച്ച ഉള്ളടക്കത്തേക്കാൾ ഉപയോക്തൃ ഉദ്ദേശ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനസ്സിലാക്കാനും പരസ്പരവിരുദ്ധമാക്കാനും ML മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഇതുവഴി, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയതുമായ പരിഹാരങ്ങൾ അനുഭവിക്കാൻ കഴിയും. കൂടുതൽ കൂടുതൽ ആളുകൾ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, HITL ഫീഡ്‌ബാക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിന്റെ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

ഒരു HITL എങ്ങനെയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്?

ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മൂന്ന് തരത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന്റെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. അവർ:

ഫീഡ്ബാക്ക്: HITL സമീപനത്തിന്റെ പ്രാഥമിക ഉദ്ദേശ്യങ്ങളിലൊന്ന് സിസ്റ്റത്തിന് ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുക എന്നതാണ്, ഇത് AI പരിഹാരത്തെ പഠിക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാനും അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രാമാണീകരിക്കുക: നടത്തിയ പ്രവചനങ്ങളുടെ ആധികാരികതയും കൃത്യതയും പരിശോധിക്കാൻ മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ സഹായിക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽ‌ഗോരിതംസ്.

മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക: മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സിസ്റ്റത്തിന് ആവശ്യമായ മാറ്റങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനും മനുഷ്യർ സമർത്ഥരാണ്.

കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക

HITL-ന്റെ ചില പ്രമുഖ ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇവയാണ്:

ഉപയോക്താവിന്റെ മുൻ തിരയൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സിനിമ, ടിവി ഷോ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ Netflix ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഗൂഗിളിന്റെ സെർച്ച് എഞ്ചിൻ 'ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്' തത്വങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, തിരയൽ അന്വേഷണത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉള്ളടക്കം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.