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휴먼 인 더 루프는 인간 지능과 인공지능을 모두 활용해 머신러닝 모델을 생성하는 인공지능의 한 분야입니다. 일반적인 휴먼 인 더 루프 접근 방식에서 작업자는 특정 알고리즘을 학습하고 조정 및 검증하는 선순환 루프에 참여하며 휴먼 인 더 루프 머신러닝은 학습과 조정 그리고 검수가 포함된 선순환 루프를 통해 인공지능 모델이 정확한 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 인간이 자동화 시스템의 운영과 감독 그리고 의사 결정에 적극적으로 참여하는 시스템 또는 프로세스를 의미하며 정확성과 안전성 그리고 책임성 또는 윤리적 의사 결정을 보장하기 위해 인공지능 워크플로에 인간이 관여한다는 것을 의미합니다.
인간 참여형 머신러닝은 사람의 정보 입력과 전문 지식을 머신러닝 및 인공지능 시스템의 수명 주기에 통합하는 공동작업 접근 방식입니다.
1) 학습 단계: 사람은 머신러닝 모델의 학습과 평가 그리고 운영에 적극적으로 참여해 귀중한 가이드와 피드백 그리고 주석을 제공
2) 조정 단계: 이러한 협업을 통해 사람과 머신의 고유한 기능을 활용해 머신러닝 시스템의 정확성과 신뢰성 그리고 적응성 향상
3) 검증 단계: 인간의 피드백은 모델을 개선하는 데 도움이 되며 인공지능 시스템이 불충분한 수준에서 작동할 때 보호책 역할
4) 피드백 루프: 인공지능 시스템과 인간 간의 지속적인 상호 작용 및 피드백 주기인 루프에 인간의 인사이트를 삽입
휴먼 인 더 루프는 인공지능 시스템과 인간 간의 지속적인 상호 작용 및 피드백 주기인 루프에 인간의 인사이트를 삽입합니다.
먼저 작업자가 데이터 라벨링 작업을 진행합니다.
작업자가 데이터 라벨링 작업을 진행하고 라벨링 된 데이터는 인공지능 모델의 학습 데이터로 활용됩니다.
다음 단계는 작업자를 통한 인공지능 모델 조정 단계입니다.
작업자를 통한 인공지능 모델 조정 단계에서 일반적으로 작업자는 과적합을 판단하기 위해 데이터에 점수를 매깁니다.
마지막으로 작업자는 머신러닝 알고리즘이 판단에 대해 확신하지 못하거나 잘못된 결정을 지나치게 확신하는 할 경우 그 결과에 점수를 매겨 인공지능 모델을 검증합니다.
배포된 인공지능은 실제 데이터를 처리하되 신뢰도 낮거나 불확실한 건은 사람이 직접 검토하고 수정합니다.
휴먼 인 더 루프는 인공지능 모델이 다음에 학습해야 할 항목을 선택하고 액티브 러닝을 위해 해당 데이터를 인간 작업자에게 보낼 때 더 효과적입니다.
낮은 신뢰 단위에서 액티브 러닝은 일반적으로 작업자가 낮은 신뢰 단위를 처리하고 이러한 단위를 인공지능 모델에 다시 공급하는 것을 의미합니다. 또한 능동적 학습에서 모델은 불확실하거나 신뢰도가 낮은 예측을 식별하고 필요한 경우에만 인간의 입력을 요청합니다. 이를 통해 가장 어렵거나 모호한 예제에 라벨링 노력을 집중해 더 빠르고 정확하게 학습하고 능동적 학습에서 머신러닝 모델은 사람이 라벨을 지정할 데이터를 선택해 라벨 지정 프로세스의 효율성을 높입니다.
액티브 러닝은 일반적으로 작업자가 낮은 신뢰 단위를 처리하고 이러한 단위를 인공지능 모델에 다시 공급하는 것을 의미합니다.
태깅하지 않은 데이터에서 반지도형 러닝을 구현하는 한 가지 방법은 사람이 모델을 시드하기 위해 일부 데이터를 태깅하는 것입니다.
1) 초기 태깅: 사람이 모델을 시드하기 위해 일부 데이터를 태깅
2) 자동 라벨링: 잠정 모델에서 높은 신뢰도의 예측을 적용해 더 많은 데이터를 태깅
3) 낮은 신뢰도 검토: 낮은 신뢰도의 예측은 사람이 검토하는 액티브 러닝
4) 반복 개선: 이런 프로세스를 반복할 수 있으며 통과될 때마다 개선되는 경향
사람이 모델을 시드하기 위해 일부 데이터를 태깅하고 잠정 모델에서 높은 신뢰도의 예측을 적용해 더 많은 데이터를 태깅합니다.
인간이 보완한 판단 기준과 수정 내역을 다시 모델 학습에 반영하면 인공지능은 실제 업무 환경에서 반복적으로 등장하는 패턴을 점점 더 정교하게 반영할 수 있습니다.
학습 전과 학습 중 그리고 학습 후에 목표에 맞는 고품질 사용자 피드백을 도입하면 학습 속도를 높입니다.
특정 신뢰도 점수 등 사용자가 지정한 기준의 충족 여부에 따라 그 데이터가 인공지능 모델의 학습 데이터로 사용될지 여부를 결정할 수 있습니다:
사용자가 지정한 기준을 충족하는 문서 또는 데이터의 경우 인간의 개입 없이 즉시 피드백 루프로 연결시킬 수 있습니다.
휴먼 인 더 루프는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
휴먼 인 더 루프는 텍스트 라벨링과 컴퓨터 비전 알고리즘 그리고 검색 및 정보 검색 모델 등 개선에 도움이 됩니다.
강화 학습에서 머신러닝 모델은 시행착오를 통해 학습하며 사람이 모델에 대한 피드백을 제공해 모델이 보다 효과적으로 학습하는 데 도움을 줄 수 있습니다:
강화 학습에서 머신러닝 모델은 시행착오를 통해 학습하며 사람이 모델에 대한 피드백을 제공합니다.
데이터 품질은 인공지능 모델을 위한 데이터 수집부터 그 서비스 운영까지 라이프 사이클 전체의 핵심입니다.
1) 정확성 향상: 인간의 감독으로 모델을 정교하게 조정해 더 정확한 예측이 가능
2) 오류 감소: 인간의 개입으로 특히 의료나 자율주행 등 중요한 분야에서 오류 가능성을 줄임
3) 드문 데이터 처리: 기계가 다루기 어려운 드물거나 복잡한 데이터셋을 인간이 라벨링하고 인사이트를 제공
4) 편향 완화: 사람의 개입은 데이터와 알고리즘의 잠재적인 편향을 식별하고 완화하는 데 도움이 되며 머신러닝 시스템의 공정성과 형평성을 촉진
인간의 개입으로 특히 의료나 자율주행 등 중요한 분야에서 오류 가능성을 줄입니다.
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