Human in the loop è un approccio che colloca la conoscenza e l’esperienza delle persone al centro dei processi di apprendimento automatico.
Il Machine Learning, sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che si utilizzano.
Human-in-the-loop da dove nasce?
Questa tecnologia, ha capacità di calcolo mai viste prima, ma da solo non può essere perfetto, completo. Richiede, infatti, sempre la mediazione, la presenza fondamentale, dell’uomo, che è l’unico in grado di dare ai computer l’accesso alla conoscenza del mondo reale e fare in modo che siano effettivamente capaci di rispondere alle nostre reali esigenze. Da ciò si origina human in the loop.
Cosa è nella pratica l'human in the loop?
“Human in the loop” è un’espressione che ultimamente incontriamo quando andiamo a parlare di automazione, IoT e smart factory o più genericamente di aziende smart. Proprio negli ambienti smart si discute questo concetto.
Questo loop è l'ambiente costituito da macchine e dispositivi che consentono degli automatismi. L’approccio human-in-the-loop fa si che l'uomo sia coinvolto in questi automatismi e che questo addestri, perfezioni e monitori i modelli di Machine Learning.
Un passo indietro in questo approccio: nella fase di set, è importante capire se vi sia la materia prima alla base di questa tipologia di progetti: i dati. Occorre, inoltre, capire di che tipo siano questi dati e come possano essere valorizzati per raggiungere i nostri obiettivi.
Ma come viene inserita la figura dell'human in the loop?
L'automazione non è capace di reagire, autonomamente, ai cambiamenti di business, che ormai avvengono in tempo rapidi. Come il business cambia e si adatta, anche i modelli di Machine Learning devono sapersi adattare, di volta in volta, alle esigenze dell'azienda.
Tuttavia le macchine non sanno come il business muta e si evolve, solo noi uomini possiamo adattare i modelli pre-esistenti ai nuovi obiettivi. Solo noi con la nostra esperienza e conoscenza, possiamo conoscere gli obiettivi e dettare il ritmo, il processo.
Una volta individuato il set di dati, l'human in the loop colloca l’uomo al centro dei processi Machine Learning – per così dire, nel loop.
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