İnsan döngüsünde makine öğrenimi (HITL) açıklandı

Günümüzde, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimini (ML) fark ettiğimizden daha sık kullanma eğilimindeyiz. Bu en son teknolojiler, sosyal medya akışlarımızı optimize etmeye, dijital fotoğraf kitaplıklarımızı düzenlemeye ve doktorların hastalıkları teşhis etmesini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Ancak en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile hata yapabilir. Önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir veya gördüklerini yanlış yorumlayabilirler. Sonuçları iyileştirmek için birçok geliştirici ve yapay zeka meraklısı, insan-döngüde (HITL) yapay zeka adı verilen bir yaklaşıma yöneliyor. Bu yöntem, insan yargısını makine verimliliğiyle birleştirir. İnsanlar zaman içinde bir yapay zeka modelinin performansını eğitmek, incelemek ve iyileştirmek için devreye girerler. 

Bu makalede, insan-merkezli yapay zekanın ne anlama geldiğini, nasıl çalıştığını ve gerçek dünyada nerede kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

HITL'nin temel kavramları

HITL iş akışlarının önemine dalmadan önce, insan-döngüde yaklaşımının temellerine daha yakından bakalım. 

HITL nedir? Temel anlamı

Yapay zeka modelleri hızlı ve büyük miktarda veriyi işleyebilme kapasitesine sahip olsa da, yine de kafa karışıklığı yaşayabilirler. Örneğin, görüntü ve videoları anlama ve analiz etmeye odaklanan bir yapay zeka alt alanı olan bilgisayarlı görüde, bir model bulanık bir fotoğrafı yanlış okuyabilir veya ince bir ayrıntıyı kaçırabilir. 

Bunun nedeni, yapay zeka modellerinin gerçek anlayıştan ziyade verilerdeki kalıplara güvenmesidir. Veriler belirsiz, önyargılı veya eksikse, modelin çıktısı yanlış olabilir.

İnsan-döngüde otomasyon, modellerin daha etkili öğrenmesine yardımcı olmak için insanları eğitim sürecine dahil eder. Tamamen kendi başlarına çalışmak yerine, bu sistemler düzenli olarak insan geri bildirimi alır. İnsanlar çıktıları gözden geçirir, hataları düzeltir ve model zamanla geliştikçe modele rehberlik eder.

‍

Neden döngüde insanlara sahip olmak gerekiyor?

Şunu merak ediyor olabilirsiniz: İnsan girdileri gerçekten gerekli mi? Bu, yapay zekayı daha bağımsız hale getirme genel hedefiyle çelişmiyor mu? Ancak gerçek şu ki, yapay zeka sistemleri verilerden öğrenir ve bazen veri kümeleri kapsamlı bir resim çizmez.

Örneğin, otonom sürüşlü arabalarla, bir AI modelinin tam olarak anlayamayabileceği birçok durum vardır. Alışılmadık yol koşulları, beklenmedik engeller veya daha önce görmediği nadir olaylarla mücadele edebilir. Bu durumlarda, insan rehberliği, sistemin zaman içinde daha güvenli bir şekilde öğrenmesi ve yanıt vermesi için önemli bir parçadır.

Genel olarak, insanlar herhangi bir yapay zeka projesinin kritik bir parçasıdır. Verileri düzenler ve etiketler, model çıktılarını inceler ve sistemin iyileşmesine yardımcı olan geri bildirimler sağlarlar. İnsan etkileşimi olmadan, yapay zeka çözümleri karmaşık, gerçek dünya durumlarına uyum sağlamakta zorlanacaktır.

Makinenin döngüdeki rolünü anlamak

İnsanlar gözetim ve geri bildirim sağlarken, makinenin rolü bu girdiden öğrenmek ve zamanla gelişmektir. Yapay zeka modelleri, tahminlerini iyileştirmek, verilerin eksik veya etiketlenmemiş olduğu boşlukları doldurmak ve yavaş yavaş insanların kendi başlarına yönetebileceklerinden çok daha büyük bir ölçekte görevler üstlenmek için insan düzeltmelerini kullanır. Bu geri bildirim ve ince ayar veya yeniden eğitme döngüsü, yapay zeka modellerinin yeni bilgileri işledikçe daha güvenilir hale gelmesini mümkün kılar.

Döngüde insan bulundurma (human-in-the-loop) nasıl çalışır?

Tipik bir insan-döngüde yapay zeka iş akışında, bir yapay zeka modeli verileri işler ve bir tahminde bulunur. Belirsiz olduğunda veya görev karmaşık olduğunda, sonuç insan incelemesi için işaretlenir. Bir kişi daha sonra tahmini kontrol eder, gerekirse düzeltmeler yapar ve bu güncellemeler eğitim verilerine geri eklenir. Model her döngüde öğrenmeye devam eder.

Bu döngü, yapay zeka modelinin zorlandığı alanlarda gelişmesine yardımcı olur. Sistem, yalnızca önceden etiketlenmiş verilere güvenmek yerine, gerçek zamanlı geri bildirimlerden de öğrenir. Zamanla model, özellikle görüntülerde küçük nesneleri tespit etmek veya görsel incelemeler sırasında kusurları belirlemek gibi hassasiyetin kritik olduğu görevlerde daha güvenli ve doğru hale gelir.

‍

Gözetimli öğrenmede İTBÖ (İnsan-Temelli Öğrenme)

Denetimli öğrenmeyi kullanan YZ uygulamaları, YZ'ye insan müdahalesinin harika bir örneğidir. Bu YZ çözümleri, insanların modeli eğitmek için örnekleri etiketlediği veri etiketlemeye bağlıdır. 

Çoğu bilgisayarlı görü projesi bu sürece dayanır; insanlar görüntülerdeki nesneleri etiketler, böylece Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri neyi tanıyacaklarını öğrenebilir. Etiketlemeler belirsiz veya tutarsız olduğunda, model yanlış kalıpları öğrenebilir ve iyi performans göstermekte zorlanabilir.

‍

Aktif öğrenme ve insan döngüsü karşılaştırması

Aktif öğrenme, insan döngüsündeki sistemleri daha verimli hale getirmek için kullanılan bir yöntemdir. İnsanlardan her bir veri parçasını incelemelerini istemek yerine, yapay zeka sistemi yalnızca emin olmadığı durumları seçer. İnceleyiciler daha sonra bu belirli örneklere odaklanabilir, bu da zamandan ve emekten tasarruf sağlar.

‍

Bu yaklaşım özellikle görüntü analizi gibi görevler için iyi sonuç verir. Ürün fotoğraflarındaki kusurları tespit etmek için eğitilmiş bir Vision AI modelini düşünün. Çoğu zaman doğru tahminler yapar, ancak bazen alışılmadık aydınlatma veya bilinmeyen desenlerle mücadele eder. Aktif öğrenme, bir kişinin müdahale edip düzeltmeler yapabilmesi için bu zorlu görüntüleri işaretlemek için kullanılabilir. Model daha sonra bu geri bildirimi dahil edebilir ve her yeniden eğitim döngüsüyle gelişebilir.

HITL bilgisayarla görme sonuçlarını nasıl iyileştirir?

İTBÖ iş akışları, sürekli geri bildirim ekleyerek bilgisayarlı görü modellerinin daha iyi performans göstermesini kolaylaştırabilir. İnsanlar belirsiz sonuçları incelemek, hataları düzeltmek veya eksik etiketler eklemek için devreye girdiğinde, model nesneleri daha doğru ve daha güvenle tanımayı öğrenir. 

Bu süreç sadece eğitimi iyileştirmekle kalmaz. Aynı zamanda test etme, ayarlama ve doğrulama işlemlerini de daha güvenilir hale getirir. Zamanla, geri bildirim döngüsü, gerçek dünya durumlarında daha etkili çalışan bilgisayarlı görü çözümleri oluşturmaya yardımcı olur.

İnsan-döngüde yapay zeka'nın gerçek dünya örnekleri

Şimdi de HITL otomasyonunun Vizyon Yapay Zeka uygulamalarını iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğine dair bazı insan-döngüde-Yapay Zeka örneklerini inceleyelim.

Sağlık hizmetleri ve tıbbi görüntüleme

Diğer sektörlerle karşılaştırıldığında, sağlık hizmetlerinde yapay zeka çok daha yüksek doğruluk gerektirir, bu nedenle İnsan-Döngüde (HITL) yapay zeka iş akışları çok önemlidir. Örneğin, tıbbi görüntülemede YOLO11 gibi Görüntü İşleme Yapay Zeka modelleri, X-ışınlarını, MR'ları ve patoloji lamlarını analiz etmek için kullanılabilir, ancak uzmanlar yine de sonuçların doğru olduğundan emin olmak için bunları gözden geçirir.

Özel olarak eğitilmiş bir YOLO11 modelinin bir röntgende olası bir akciğer anormalliğini tespit etmek için kullanıldığını varsayalım. Bir radyolog tahmini inceleyebilir, doğru olup olmadığını doğrulayabilir ve hataları düzeltebilir. Bu geri bildirim daha sonra eğitim sürecine geri eklenebilir, modelin iyileşmesine yardımcı olur ve gelecekte yanlış alarmların veya kaçırılan vakaların olasılığını azaltır.

Kalite kontrol ve güvence

Üretimde, bilgisayarlı görü sistemleri parça ve malzemelerdeki kusurları taramak için kullanılır ve HITL, modelin belirsiz olduğu durumlarda ek bir doğruluk katmanı ekler. Örneğin, otomotiv üretiminde, bir sistem metal bir bileşendeki zararsız bir yüzey yansımasını çatlak olarak işaretleyebilir. 

Bir teknisyen sonucu inceleyebilir, hatayı düzeltebilir ve bu geri bildirimi döngüye ekleyebilir. Zamanla, bu işlem, değişen aydınlatmaya sahip ortamlarda veya parçalar birbirine çok benzediğinde bile tutarlılığı artırır.

Nadir veri kümeleri ve özel görsel görevler

İnsan döngüsünün dahil olduğu iş akışlarının gerekli olduğu bir diğer alan da, arkeoloji veya uzaktan algılama gibi eğitim verilerinin sınırlı olduğu durumlardır. Bu gibi durumlarda, uzmanlar küçük bir örnek kümesini inceler ve etiketler, yapay zeka modeli de öğrenmeye başlamak için bunları kullanır. Zamanla, bu geri bildirim modelin, yalnızca birkaç etiketli örnek mevcut olsa bile, ürün türleri, toprak özellikleri veya eserler gibi belirli kalıpları algılamasına yardımcı olur.

İnsan-döngüde iş akışlarının dezavantajları

Makine öğrenimi için insan-döngüde yaklaşımının birçok faydası olmasına rağmen, bazı zorlukları da beraberinde getirir. HITL iş akışlarını uygularken akılda tutulması gereken birkaç sınırlama şunlardır:

• Daha yavaş iş akışları: İnsanların verileri incelemesi ve etiketlemesi gerektiğinden, eğitim ve güncellemeler tamamen otomatik sistemlere göre daha uzun sürer. Bu, bir modelin yeni sürümlerinin ne kadar çabuk kullanıma hazır hale geldiğini geciktirebilir.
  ‍
• Daha yüksek maliyetler: Nitelikli etiketleyiciler veya uzmanlar işe almak, özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık görevlerle çalışırken masrafları artırır.
  ‍
• Sınırlı ölçeklenebilirlik: Veri hacimleri büyüdükçe, özel araçlar veya otomasyon desteği olmadan insanları dahil etmek zorlaşır.
  ‍
• Dağıtım gecikmeleri: Sürekli insan müdahalesi dağıtımı geciktirebilir ve modelleri gerçek zamanlı olarak güncellemeyi zorlaştırabilir.

Önemli çıkarımlar

İnsan döngüsünde makine öğrenimi, yapay zeka modellerini gerçek dünya durumlarını daha doğru bir şekilde ele alacak şekilde eğitmenin pratik bir yoludur. İnsan girdisi eklenerek modeller daha hızlı gelişir, daha fazla hata yakalar ve karmaşık verilerle daha iyi performans gösterir. 

Aktif öğrenme, modelin yalnızca emin olmadığında yardım istemesini sağlayarak bu süreci daha da verimli hale getirir. Birlikte, bu yaklaşımlar daha güvenilir ve verimli yapay zeka modelleri oluşturmaya yardımcı olabilir.

Yapay zekayı daha derinlemesine incelemek için topluluğumuzla bağlantı kurun ve GitHub depomuzu keşfedin. Üretimde yapay zeka ve perakende sektöründe bilgisayarlı görü gibi yenilikler hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımıza göz atın. Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin ve bilgisayarlı görü ile bugün geliştirmeye başlayın!