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'휴먼인더루프'란 무엇인가요?

Human-in-the-loop (HITL) is a critical process in data annotation that blends human expertise with machine automation. This hybrid approach is highly effective in ensuring high-quality labeled datasets, particularly for machine learning models that power AI (artificial intelligence) applications.

Benefits of human-in-the-loop

Increased accuracy

Combining human expertise with machine automation ensures the highest possible data quality

Efficient handling of edge cases

Machines may struggle with ambiguous or rare cases, but human annotators can provide the necessary context for accurate labeling

Cost efficiency

While human involvement is necessary, the automation of simple tasks reduces the overall cost, making the process efficient and scalable

The HITL process explained

Human-in-the-loop involves a cycle where machines first attempt to label the data using automated techniques. Human annotators then review and correct the results. Here's a breakdown of the HITL process:

  • Machines attempt to label a dataset using pretrained models. This is particularly effective for large volumes of data that contain well-known patterns.

  • Human experts step in to audit and correct any errors or inconsistencies. This is crucial for edge cases where machine predictions might fail.

  • Once human corrections are made, their outcomes are fed back into the ML model to help it improve its future labeling accuracy. The system becomes more intelligent over time, gradually reducing the reliance on human intervention for repetitive tasks.

How Uber AI Solutions can help with human-in-the-loop

We’re uniquely positioned to enhance the HITL process with our comprehensive data annotation services. As AI and ML models become more complex, HITL becomes an essential component for ensuring accurate, reliable data labeling. Here’s how Uber AI Solutions can help streamline and optimize your HITL workflows:

결론

Uber AI Solutions is your trusted partner for scaling human-in-the-loop processes. By combining a global human workforce with advanced tools like uLabel, Uber ensures that your machine learning models are trained with the highest quality data. With scalable, customizable, and cost-efficient HITL workflows, Uber AI Solutions can help you optimize your data annotation pipeline and enhance the performance of your AI applications.

Uber AI 솔루션

대규모 데이터 라벨링 작업을 관리해 온 9년 이상의 전문 지식을 바탕으로 이미지 및 동영상 주석, 텍스트 라벨링, 3D 포인트 클라우드 처리, 의미 체계 세분화, 의도 태그 지정, 감정 감지, 문서 기록, 종합 데이터를 포함한 30개 이상의 고급 기능을 제공합니다 생성, 객체 추적, LiDAR 주석을 포함합니다.

Uber는 유럽, 아시아, 중동, 라틴 아메리카 방언을 포함하여 100개 이상의 언어로 다국어 지원을 제공하므로 다양한 글로벌 애플리케이션에 대한 포괄적인 AI 모델 교육이 가능합니다.

Uber의 솔루션은 다음과 같습니다.

  • 데이터 주석 및 라벨링: 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 등 다양한 기술에 대한 전문가의 정확한 분석 서비스

  • 제품 테스트: 출시 주기를 단축할 수 있도록 유연한 SLA, 다양한 프레임워크, 3,000개 이상의 테스트 기기를 통한 효율적인 제품 테스트

  • 언어 및 현지화: 언제 어디서나 모두를 위한 세계 최고 수준의 사용자 경험