宁波网站建设企业,自己在线制作logo免费生成器,万方网官网入口,郑州网页制作设计营销“人机协同”#xff08;HITL#xff09;是人工智能的一个分支#xff0c;它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型。在传统的“人机协同”方法中#xff0c;人们会参与一个良性循环#xff0c;在其中训练、调整和测试特定算法。通常#xff0c;它的工作方式如下…“人机协同”HITL是人工智能的一个分支它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型。在传统的“人机协同”方法中人们会参与一个良性循环在其中训练、调整和测试特定算法。通常它的工作方式如下 首先对数据进行人工标注。这就为模型提供了高质量和大量的训练数据。机器学习算法学会根据这些数据做出决策。 接下来对模型进行人工调整。这会有若干不同方式但通常情况下人们会对数据进行评分以说明过度拟合的情况教给分类器有关极端情况或模型权限范围内的新类别的信息。 最后人们可通过对模型的输出进行评分来测试和验证模型尤其是在算法对判断不自信或对错误决策过于自信的地方。 现在必须要注意的是每个动作都包含一个连续的反馈循环。“人机协同”学习意味着将这些训练、调整和测试任务反馈到算法中让算法变得更聪明、更可靠、更准确。当模型选择下一步需要学习什么即主动学习并将数据发送给人工标注人员进行训练时这种方法尤其有效。 “人机协同”是我们澳鹏多年来一直倡导的一种方法。我们已经看到这种方法有助于改进不同类别的模型无论它们是文本分类器、计算机视觉算法还是搜索和信息检索模型都不例外。我们能为您的独特使用场景创建大量高度精确的训练数据然后根据人的见解调整您的模型并进行测试以确保其决策是准确和可操作的。如果您想了解更多信息请随时与我们联系。 “人机协同”常见问题
如何结合人和机器来创造人工智能
“人机协同”方法将最佳的人类智能与最佳的机器智能相结合。机器善于从庞大的数据集做出明智的决策而人则更擅长用较少的信息做出决策。例如人很擅长看着复杂的图像然后挑出离散的实体“这是一个灯柱”或“那是一只猫但你只能看到它的尾巴。”这是机器在了解灯柱或猫的样子时所需的确切信息。事实上一台机器需要从不同的角度、部分遮挡、不同的颜色等方面看到许多不同的灯柱和猫后才能了解它们到底是什么样子。这些标记图像即人类智能的强大数据集能教会机器看到它们即机器智能。在某种程度上有了足够的数据并做出充分的调整机器算法就能快速而准确地看到和理解图像而不需要人们不断地告诉它猫或灯柱到底是什么样子。
什么时候应该使用“人机协同”机器学习
训练时如上所述可以使用人力为模型训练提供标记数据。这可能是数据科学家使用人机协同方法最常见的情况。调整或测试可以通过人工帮助调整模型以获得更高的准确性。假设您的模型对一组特定决策没有信心例如某个特定的图像实际上是一只猫。人工标注人员可以对这些决策进行评分有效地告诉模型“是的这是一只猫”或“不是这是一个灯柱”从而对其进行调整以使将来的决策更加精确。
“人机协同”和主动学习之间的区别是什么
主动学习通常指的是人类处理低置信单元并将其反馈到模型中。“人机协同”范围更广包括主动学习方法以及通过人工标记创建数据集。另外人机协同”有时尽管很少指的是人们只是简单地验证输出或决定输出无效并不会将这些判断反馈给模型。
谁在使用“人机协同”机器学习
“人机协同”可用于多种人工智能项目。这包括自然语言处理NLP、计算机视觉、情感分析、转录以及大量其他用例。人类智能在某种程度上插入“人机协同”能够让任何深度学习的人工智能受益。
