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hitl（循环中的人） - 提高AI的精度，专家输入
它很重要：hitl（循环中的人）提高了AI的精度，并使用专家输入提高了AI的精度。了解如何将HITL与AI Systems集成
来源:人工智能+简介
在当今迅速发展的AI景观中，自动化是国王和机器学习为从个性化购物到自动驾驶汽车的一切，其中有一个至关重要的组成部分是必不可少的：人类。 HITL（循环中的人）的概念已成为确保AI系统中准确性，可靠性和道德行为的基石。
hitl（循环中的人）尽管人工智能取得了显着的进展，但机器仍然在细微差别，歧义和道德推理方面挣扎。这就是人类的来源 - 指导，纠正和优化现实世界中的AI性能。无论您是开发计算机视觉模型还是对语言模型进行微调，将人类整合到循环方法论中都是实现值得信赖的结果的关键。
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循环中的人是什么？ （hitl）循环中的人是什么（hitl）？
循环中的人（hitl）是一个机器学习范式，人类积极参与AI系统的培训，调整和评估。 HITL没有让系统自动运行，而是在AI管道的关键阶段整合了人类专业知识。
循环中的人（hitl）hitl涉及：
- 数据注释：人类标记具有高精度验证的培训数据：专家审查AI的正确性决策。反馈循环：通过人类反馈持续改进。Edge案例处理：当AI遇到不确定性时，人为干预。
通过战略性地将人类置于循环中，AI变得更加适应性，道德和准确。
为什么hitl很重要：统计见解
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