ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಫಿಸಿಕಲ್ ಎಐಗಾಗಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಮಾನ್ಯತೆ
ಯಾಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟವೇ ಹೊಸ ವಿಭಿನ್ನತೆ
ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಡ್ರೋನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ವೇಗವು ಮುಖ್ಯವಾದರೂ — ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ. ಒಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವಸ್ತುವು ದುಬಾರಿ ವಿಫಲತೆಗಳು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ AI ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಅಸಂರಚಿತ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು Human-in-the-Loop (HITL) ಮಾನ್ಯತೆ ಕಡೆಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದ ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚ
AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಿತ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಪರಿಣಾಮವು ಬಹುಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ:
- ರೋಬೋಟ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಪತ್ತೆಗಳು.
- AV ನ್ಯಾವಿಗೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳು.
- ತಪ್ಪಾದ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು.
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸರಾಸರಿ ವಿಫಲವಾಗುವ ಸಮಯ.
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ ಕೆಟ್ಟ AI ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ — ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ AI ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾದ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ Uber AI Solutions ತನ್ನ 98% ಶುದ್ಧತೆಯ ಡೇಟಾ ಪರಿಶೀಲನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ HITL ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿ ಇಡುತ್ತದೆ.
ಭೌತಿಕ AI ಗಾಗಿ HITL ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ರಚನೆ
ಡೇಟಾ ಒಳಗೊಂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಮಾನ್ಯತೆ
ರಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು (ವೀಡಿಯೋ, ಲಿಡಾರ್, ರಾಡಾರ್, ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ) ಅನ್ನು ಡ್ಯುಪ್ಲಿಕೇಟ್ಗಳು, ಕೊರತೆಯಿರುವ ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅಲೈನ್ಮೆಂಟ್ಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪೂರ್ವ-ಲೇಬಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ Uber ನ uLabel ವೇದಿಕೆಗೆ ಇನ್ಜೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗೋಲ್ಡನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರರು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರಿಂದ ಪೂರ್ವಾನುಮೋದಿತವಾದ “ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್” ಸೆಟ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರರ ನಡುವಿನ ಒಪ್ಪಂದ (IAA) 70% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸುದೃಢತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು.
ಬಹು-ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರ ಒಮ್ಮತ ವಿಮರ್ಶೆ
ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು 2 ಅಥವಾ 3 ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವಿಮರ್ಶಕರ ಮೂಲಕ ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಅಂತಿಮ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್
ಉಬರ್ನ ಪರಿಕರಗಳು ಕೊಹೆನ್ನ ಕಪ್ಪಾ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್-ಅನೋಟೇಟರ್ ಒಪ್ಪಂದದ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕುಸಿತವು ಮಾನವ ಮರು-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಪುನಃಶಿಕ್ಷಣ
ಆಡಿಟ್ಗಳಿಂದ ದೊರೆಯುವ ಒಳನೋಟಗಳು ತರಬೇತಿ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತವೆ — ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಕಡಿತವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾನವ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತತೆ ಒಂದಾಗಿವೆ
HITL ಶಕ್ತಿಯು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿದೆ:
- AI-ಸಹಾಯಿತ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಸ್ಕೋರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಅನಿಯಮಿತತೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವಯಂ-ಪುನಃಸ್ಥಾಪನೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು: UI ಮತ್ತು ಅಂಶ ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸರಿಪಡಿಕೆ.
- ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು: ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಮುಚ್ಚಿದ ಭಾಗಗಳು, ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು ಅಥವಾ ಅಪರೂಪದ ಘಟನೆಗಳಂತಹ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ನಿರಂತರ ಅಧ್ಯಯನ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚಕ್ರಗಳು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ ಮುಂದಿನ ಸುತ್ತಿನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಸಹಕಾರವು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಸ್ವಯಂ-ಸುಧಾರಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು
AI ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾದ ಭೌತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು — ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರೆಗೆ.
Uber AI Solutionನ HITL ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಈ ರೀತಿಯ পক্ষಪಾತವನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ ನಿವಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದ ೆ:
ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವವರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಹಂಚಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
ನ್ಯಾಯವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ಸತ್ಯಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮೂಲದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು.
ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
ಪರಿಹಾರಗಳು
ಉದ್ಯಮಗಳು
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಅನ್ವೇಷಿಸಿ