Döngü içinde insan makine öğrenimi (HITL) açıklaması

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

Ancak en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile hata yapabilir. Önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir veya gördüklerini yanlış yorumlayabilirler. Birçok geliştirici ve YZ meraklısı, sonuçları iyileştirmek için döngüde insan (HITL) YZ adı verilen bir yaklaşıma yöneliyor. Bu yöntem insan muhakemesini makine verimliliği ile birleştiriyor. İnsanlar, bir YZ modelinin performansını zaman içinde eğitmek, gözden geçirmek ve iyileştirmek için devreye giriyor. 

Bu makalede, döngüde insan yapay zekasının neyi temsil ettiğini, nasıl çalıştığını ve gerçek dünyada nerelerde kullanılabileceğini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!

HITL'nin temel kavramları

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

HITL nedir? Temel anlamı

Yapay zeka modelleri hızlı ve büyük miktarda veriyi işleme kapasitesine sahip olsalar da yine de kafaları karışabilir. Örneğin, görüntüleri ve videoları anlamaya ve analiz etmeye odaklanan bir yapay zeka alt alanı olan bilgisayarla görmede, bir model bulanık bir fotoğrafı yanlış okuyabilir veya ince bir ayrıntıyı gözden kaçırabilir. 

Bunun nedeni, yapay zeka modellerinin gerçek anlayıştan ziyade verilerdeki kalıplara dayanmasıdır. Veriler net değilse, önyargılıysa veya eksikse, modelin çıktısı yanlış olabilir.

Döngü içinde insan otomasyonu, modellerin daha etkili bir şekilde öğrenmesine yardımcı olmak için insanları eğitim sürecine dahil eder. Bu sistemler tamamen kendi başlarına çalışmak yerine düzenli insan geri bildirimi alırlar. İnsanlar çıktıları gözden geçirir, hataları düzeltir ve model zaman içinde geliştikçe ona rehberlik eder.

‍

Döngüde insan olması neden gerekli?

Merak ediyor olabilirsiniz: insan girdileri gerçekten gerekli mi? Bu, YZ'yi daha bağımsız hale getirme genel hedefiyle çelişmiyor mu? Ancak gerçek şu ki, YZ sistemleri verilerden öğrenir ve bazen veri kümeleri kapsamlı bir resim çizmez.

Örneğin, sürücüsüz araçlarda, bir yapay zeka modelinin tam olarak anlayamayacağı birçok durum vardır. Olağandışı yol koşulları, beklenmedik engeller veya daha önce görmediği nadir olaylarla mücadele edebilir. Bu durumlarda, insan rehberliği sistemin öğrenmesinin ve zaman içinde daha güvenli bir şekilde yanıt vermesinin önemli bir parçasıdır.

Genel olarak, insanlar herhangi bir yapay zeka projesinin kritik bir parçasıdır. Verileri düzenler ve açıklar, model çıktılarını gözden geçirir ve sistemin gelişmesine yardımcı olacak geri bildirimler sağlarlar. Döngüde insanlar olmadan, YZ çözümleri karmaşık, gerçek dünya durumlarına uyum sağlamakta zorlanacaktır.

Makinenin döngüdeki rolünün anlaşılması

İnsanlar gözetim ve geri bildirim sağlarken, makinenin rolü bu girdiden öğrenmek ve zaman içinde gelişmektir. YZ modelleri, tahminlerini iyileştirmek, verilerin eksik veya etiketsiz olduğu boşlukları doldurmak ve insanların kendi başlarına yönetebileceklerinin çok ötesinde bir ölçekte görevleri kademeli olarak üstlenmek için insan düzeltmelerini kullanır. Bu geri bildirim ve ince ayar veya yeniden eğitim döngüsü, YZ modellerinin yeni bilgileri işledikçe daha güvenilir hale gelmesini mümkün kılar.

Döngüde bir insan olması nasıl işliyor?

Tipik bir insan döngüsündeki 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. Daha sonra bir kişi 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 dayanmak yerine, gerçek zamanlı geri bildirimlerden de öğrenir. Zamanla model, özellikle görüntülerdeki küçük nesneleri tespit etmek veya görsel denetimler sırasında kusurları tanımlamak gibi hassasiyetin kritik olduğu görevlerde daha güvenli ve doğru hale gelir.

‍

Denetimli öğrenmede HITL

Denetimli öğrenmeyi kullanan YZ uygulamaları, YZ'ye yönelik döngü içinde insan yaklaşımının harika bir örneğidir. Bu YZ çözümleri, insanların modeli eğitmek için örnekleri etiketlediği veri açıklamalarına dayanır. 

Çoğu bilgisayarla görme projesi bu sürece dayanır; insanlar görüntülerdeki nesneleri etiketleyerek Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinin neyi tanıyacağını öğrenmesini sağlar. Ek açıklamalar belirsiz veya tutarsız olduğunda, model yanlış kalıpları öğrenebilir ve iyi performans göstermekte zorlanabilir.

‍

Aktif öğrenme vs. döngü içinde insan

Aktif öğrenme, döngü içindeki insan sistemlerini daha verimli hale getirmek için kullanılan bir yöntemdir. İnsanlardan her veriyi incelemelerini istemek yerine, yapay zeka sistemi yalnızca emin olmadığı vakaları seçer. İncelemeciler daha sonra bu belirli örneklere odaklanarak zamandan ve emekten tasarruf edebilir.

‍

Bu yaklaşım özellikle görüntü analizi gibi görevlerde işe yarar. Ürün fotoğraflarındaki kusurları tespit etmek için eğitilmiş bir Vision AI modeli düşünün. Çoğu zaman doğru tahminler yapar, ancak bazen olağandışı ışıklandırma veya alışılmadık desenlerle mücadele eder. Aktif öğrenme, bu zor görüntüleri işaretlemek için kullanılabilir, böylece bir kişi devreye girebilir ve düzeltmeler yapabilir. Model daha sonra bu geri bildirimi dahil edebilir ve her yeniden eğitim döngüsünde gelişebilir.

HITL bilgisayarla görme sonuçlarını nasıl iyileştirir?

HITL iş akışları, sürekli geri bildirim ekleyerek bilgisayarla görme modellerinin daha iyi performans göstermesini kolaylaştırabilir. İnsanlar belirsiz sonuçları gözden geçirmek, hataları düzeltmek veya eksik etiketleri eklemek için devreye girdiğinde, model nesneleri daha doğru ve daha güvenle tanımayı öğrenir. 

Bu süreç sadece eğitimi iyileştirmekle kalmaz. Aynı zamanda test, ayarlama ve doğrulamayı da daha güvenilir hale getirir. Zaman içinde geri bildirim döngüsü, gerçek dünya koşullarında daha etkili çalışan bilgisayarla görme çözümlerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

Gerçek dünyadan döngü içinde insan YZ örnekleri

Daha sonra, HITL otomasyonunun Vision AI uygulamalarını iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğine dair bazı döngüde insan YZ örneklerini inceleyelim.

Sağlık hizmetleri ve tıbbi görüntüleme

Diğer sektörlerle karşılaştırıldığında, sağlık hizmetlerinde yapay zeka çok daha yüksek doğruluk gerektirir, bu nedenle HITL yapay zeka iş akışları çok önemlidir. Örneğin tıbbi görüntülemede, YOLO11 gibi Vision AI modelleri X-ışınlarını, MRI'ları ve patoloji slaytlarını analiz etmek için kullanılabilir, ancak uzmanlar yine de doğru olduklarından emin olmak için sonuçları gözden geçirir.

Diyelim ki özel eğitimli bir YOLO11 modeli, bir röntgende olası bir akciğer anormalliğini tespit etmek için kullanıldı. Bir radyolog tahmini gözden geçirebilir, doğru olup olmadığını onaylayabilir ve varsa hataları düzeltebilir. Bu geri bildirim daha sonra eğitim sürecine geri eklenerek modelin gelişmesine yardımcı olabilir ve gelecekte yanlış alarm veya atlanan vaka olasılığını azaltabilir.

Kalite kontrol ve güvence

Üretimde, bilgisayarlı görüş sistemleri parçaları ve malzemeleri kusurlara karşı taramak için kullanılır ve HITL, model belirsiz olduğunda ekstra bir doğruluk katmanı ekler. Örneğin, otomotiv üretiminde bir sistem, metal bir bileşen üzerindeki zararsız bir yüzey yansımasını çatlak olarak işaretleyebilir. 

Bir teknisyen sonucu gözden geçirebilir, hatayı düzeltebilir ve bu geri bildirimi döngüye ekleyebilir. Zamanla bu süreç, değişen ışıklı ortamlarda veya parçaların birbirine çok benzediği durumlarda bile tutarlılığı artırır.

Nadir veri kümeleri ve özel görsel görevler

Döngü içinde insan iş akışlarının gerekli olduğu bir başka alan da arkeoloji veya uzaktan algılama gibi eğitim verilerinin sınırlı olduğu durumlardır. Bu durumlarda uzmanlar, yapay zeka modelinin öğrenmeye başlamak için kullandığı küçük bir örnek kümesini gözden geçirir ve etiketler. Zaman içinde bu geri bildirim, yalnızca birkaç etiketli örnek mevcut olsa bile modelin ürün türleri, toprak özellikleri veya eserler gibi belirli kalıpları tespit etmesine yardımcı olur.

Döngü içinde insan iş akışlarının dezavantajları

Makine öğrenimi için döngüde insan kullanımının birçok faydası olsa da bazı zorlukları da beraberinde getirir. İşte HITL iş akışlarını uygularken akılda tutulması gereken birkaç sınırlama:

• Daha yavaş iş akışları: İnsanların verileri incelemesi ve etiketlemesi gerektiğinden, eğitim ve güncellemeler tam otomatik sistemlere göre daha uzun sürer. Bu da bir modelin yeni sürümlerinin kullanıma hazır hale gelmesini geciktirebilir.
  ‍
• Daha yüksek maliyetler: Özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık görevlerle çalışırken, yetenekli yorumcuları veya uzmanları işe almak masrafları artırır.
  ‍
• Sınırlı ölçeklenebi̇li̇rli̇k: Veri hacimleri büyüdükçe, özel araçlar veya otomasyon desteği olmadan insanları işin içinde tutmak zorlaşır.
  ‍
• Dağıtım gecikmeleri: Sürekli insan müdahalesi dağıtımı geciktirebilir ve modellerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini zorlaştırabilir.

Önemli çıkarımlar

Döngüde insan makine öğrenimi, gerçek dünyadaki durumları daha doğru bir şekilde ele almak için yapay zeka modellerini eğitmenin pratik bir yoludur. İnsan girdisi eklendiğinde modeller daha hızlı gelişir, daha fazla hata yakalar ve karmaşık verilerle daha iyi performans gösterir. 

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

Topluluğumuzla bağlantı kurun ve yapay zekayı daha derinlemesine incelemek için GitHub depomuzu keşfedin. Üretimde yapay zeka ve perakendede bilgisayarla görme gibi yenilikler hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımıza göz atın. Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin ve yapay zeka ile geliştirmeye bugün başlayın!