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.
“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.
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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