भौतिक AI साठी मानव-इन-द-लूप पडताळणी: रोबोटिक्स डेटामधील अचूकता आणि विश्वास सुनिश्चित करणे
परिचय: गुणवत्ता का नवीन भेदकारक का आहे
रोबोट, ड्रोन आणि स्वयंचलित वाहनांची तैनाती करण्याच्या शर्यतीत वेग महत्त्वाचा आहे. पण, सुरक्षितता आणि विश्वास यांना अधिक महत्त्व आहे. एका चुकीच्या लेबल केलेल्या वस्तूमुळे महागड्या अपयश किंवा सुरक्षिततेशी संबंधित घटना घडू शकतात. म्हणूनच आघाडीच्या AI कंपन्या त्यांच्या मॉडेल्सना असंघटित वातावरणात विश्वासार्हपणे वागतात याची खात्री करण्यासाठी human-in-the-loop (HITL) पडताळणीचा अवलंब करत आहेत.
वाईट डेटाचा लपलेला खर्च
वाईट डेटा वाईट AI निर्माण करतो. जेव्हा AI मॉडेल्सना चुकीच्या किंवा पक्षपाती डेटावर प्रशिक्षण दिलं जातं, तेव्हा त्याचा परिणाम खराब परिणामांमध्ये होऊ शकतो, ज्यामध्ये समाविष्ट आहे:
- रोबोट व्हिजनमधील चुकीची ओळख
- AV नेव्हिगेशनमधील चुकीचे वर्गीकृत केलेले वस्तू
- चुकीचे सेन्सर फ्यूजन आउटपुट्स
- स्वयंचलित ऑपरेशन्ससाठी सरासरी अपयशाचा कालावधी कमी केला
भौतिक AI साठी HITL पाइपलाइनचे घटक
डेटा संग्रहण आणि पूर्व-मूल्यांकन
कच्चे मल्टीमोडल डेटासेट्स (व्हिडिओ, LiDAR, रडार, टेलीमेट्री) लेबलिंग प्लॅटफॉर्ममध्ये, जसे की uLabel, आयात केले जातात, जिथे डुप्लिकेट्स, हरवलेले फ्रेम्स आणि सेन्सर संरेखनासाठी स्वयंचलित प्री-लेबलिंग तपासणी केली जाते.
गोल्डन डेटासेटसह एनोटेशन
डोमेन तज्ञांनी पूर्व-मान्य केलेल्या "Gold स्टँडर्ड" संचाच्या आधारे अ‍ॅनोटेटर्स डेटावर लेबल लावतात, ज्यामुळे अ‍ॅनोटेटर्समधील सहमती (IAA) 70% पेक्षा जास्त आणि बॅचमधील सुसंगतता सुनिश्चित होते.
अनेक न्यायाधीशांचे एकमत पुनरावलोकन
प्रत्येक नमुना 2 किंवा 3 न्यायाधीशांच्या सहमती मॉडेलम ध्ये अनेक समीक्षकांकडून तपासला जातो. मतभेद झाल्यास, अंतिम सहमती गुण मिळेपर्यंत तपासणीच्या अतिरिक्त फेऱ्या सुरू ठेवल्या जातात.
स्वयंचलित गुणवत्ता मापदंड
प्लॅटफॉर्म Cohen’s Kappa आणि इंटर-अ‍ॅनोटेटर करार स्कोअर रिअल टाइममध्ये गणना करतो. गुणवत्ता कमी झाल्यास मानवी पुनर्मूल्यांकनासाठी स्वयंचलित फ्लॅगिंग सुरू होते.
अभिप्राय प्रक्रिया आणि पुन्हा प्रशिक्षण
ऑडिटमधून मिळणाऱ्या माहितीचा वापर प्रशिक्षण सामग्री आणि मॉडेल मूल्यांकन स्क्रिप्ट्समध्ये केला जातो, ज्यामुळे सातत्याने सुधारणा आणि पक्षपात कमी करण्यास मदत होते.
मानवी निर्णयक्षमता आणि AI स्वयंचलन यांचा संगम
HITL ची ताकद म्हणजे माणसे आणि यंत्रे यांचा समतोल. या सहकार्यामुळे एक अश ी प्रक्रिया तयार होते जी स्वतः सुधारत राहते आणि जिथे गुणवत्ता आणि कार्यक्षमता एकत्र वाढतात.
एआय-सहाय्यित पुनरावलोकन
मॉडेलच्या आत्मविश्वास गुणांद्वारे अपवादांची स्वयंचलित चिन्हांकिती.
स्वतः दुरुस्त होणारे स्क्रिप्ट्स
UI आणि घटक त्रुटींसाठी स्वयंचलित सुधारणा.
मानवी लेखापरीक्षण
डोमेन तज्ज्ञ अपवादात्मक परिस्थितींची पडताळणी करतात, जसे की आडवेपणा, परावर्तन किंवा दुर्मिळ घटना.
सतत शिकणे
फीडबॅक लूप्स लेबलिंग मॉडेल्स अपडेट करतात आणि पुढील फेरीतील अ‍ॅनोटेशन्स सुधारतात.
Uber AI Solutions: मानवी देखरेखीने पक्षपात कमी करणे
एआयमधील पक्षपाताची चिंताजनक फिझिकल मॅनिफेस्टेशन दिसू शकतात. Uber AI सोल्युशनचे एचआयटीएल फ्रेमवर्क खालीलप्रमाणे अशा पक्षपाताला सुरुवातीच्या टप्प्यातच ओळखून त्याचे निवारण करण्यास मदत करते:
- विविध भाषा आणि प्रदेशांमधील भाष्यकारांच्या गटांचा वापर करणे.
- डेटा सॅम्पलिंग आणि लेबल वितरणात पक्षपात तपासणी लागू करणे.
- निष्पक्ष निकालांची पडताळणी करण्यासाठी प्रतिवास्तविक चाचणी चालवणे.
- डेटासेटच्या स्रोतामध्ये पारदर्शकता सुनिश्चित करणे.
प्री-ट्रेनिंगपासून ते मूल्यांकन, डिप्लॉयमेंट आणि ट्रायएजपर्यंत, रोबोटिक्स डेटा लाइफसायकलमध्ये तुम्ही Uber AI सोल्युशन्ससोबत कशी भागीदारी करू शकता याबद्दल अधिक जाणून घ्या.
चला आपण मिळून अधिक चांगले
AI तयार करूया
आम्हाला तुमच्या प्रकल्पाबद्दल सांगा. आम्ही तुम्हाला
तिथे पोहोचण्यासाठी आवश्यक डेटा दाखवू.
चला आपण मिळून अधिक चांगले
AI तयार करूया
आम्हाला तुमच्या प्रकल्पाबद्दल सांगा. आम्ही तुम्हाला
तिथे पोहोचण्यासाठी आवश्यक डेटा दाखवू.
तुमच्या पसंतीची भाषा निवडा
उपाय
उद्योग
संसाधने
अन्वेषण करा