31 | 03 | 2021

Verwenden von Augmented AI für die menschliche Schleife, wenn Sie Machine überhaupt nicht vertrauen möchten

Viele Entscheidungen in unserem Leben erfordern eine gute Prognose, und künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können fast immer besser prognostizieren als ihre menschlichen Kollegen. Trotz all dieser technologischen Fortschritte scheint es uns immer noch an Vertrauen in KI-Vorhersagen zu mangeln. Jüngste Fälle zeigen, dass Menschen sich nicht gerne auf KI verlassen und lieber menschlichen Experten vertrauen, auch wenn sie sich irren.
Warum haben wir nicht das Beste aus beiden Welten?
Verständlicherweise sind die Leute besorgt und zögern, der Maschine zu vertrauen. Wie können wir überprüfen, ob die Maschine keine Fehler macht und ihre mühsame Arbeit erledigt?

In den folgenden Abschnitten werden wir dies Schritt für Schritt erklären.

Erweiterte Künstliche Intelligenz (A2I)

Implementieren Sie einfach eine menschliche Überprüfung der Vorhersagen für maschinelles Lernen.

Einige Anwendungen für maschinelles Lernen erfordern menschliche Kontrolle, um die Genauigkeit sensibler Daten sicherzustellen, kontinuierliche Verbesserungen bereitzustellen und Modelle mit aktualisierten Vorhersagen neu zu trainieren. In diesen Situationen müssen Sie jedoch häufig zwischen einem System nur für maschinelles Lernen und einem System nur für Menschen wählen. Unternehmen suchen das Beste aus beiden Welten - sie integrieren maschinelle Lernsysteme in Ihren Workflow und behalten dabei die Ergebnisse im Auge, um die erforderliche Präzision zu gewährleisten.

Anwendungsfälle

Healthcare Sector

Krankenversicherungsansprüche, Aufnahmeformulare, Rezepte und viele andere Gesundheitsdokumente enthalten wertvolle Informationen, die schnell und präzise extrahiert werden müssen. Sie können jetzt A2I und Textract verwenden, um Dokumente zu verarbeiten, die Daten zu extrahieren und die kritischen Daten von einem Menschen überprüfen zu lassen. Dies spart Zeit und Geld bei der Dokumentenverarbeitung und ermöglicht es einem Menschen, nuancierte oder sensible Daten oder Prüfungsvorhersagen fortlaufend zu überprüfen.

Bank- und Finanzdienstleistungen

Kredit- oder Hypothekenanträge, Steuerformulare und viele andere Finanzdokumente enthalten Millionen von Datenpunkten, die schnell und effektiv verarbeitet und extrahiert werden müssen. Mit Textract und Amazon A2I können Sie wichtige Daten aus diesen Formularen extrahieren, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind, und die Ausgabe von einem Menschen überprüfen lassen. DealNet Capital verwendet Textract und Amazon A2I zur Verarbeitung ihrer Finanzunterlagen, wodurch sich der Zeitaufwand für die manuelle Überprüfung von Dokumenten um bis zu 80% verringert hat.

Vorteile und Nutzen

Implementieren Sie schnell eine Überprüfung der ML-Vorhersagen durch den Menschen.

A2I bietet Ihnen die Flexibilität, menschliche Überprüfungen basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen in ML-Anwendungen einzubeziehen. Vorhersagen mit geringem Vertrauen werden an Menschen gesendet, um sie zu überprüfen und Maßnahmen zu ergreifen. Bei Bedarf können Sie auch mehrere Prüfer bitten, eine Prognose zu überprüfen, um einen Konsens zu erzielen. Um Modelle zu prüfen, können Sie außerdem Stichproben für die Überprüfung durch den Menschen nach dem Zufallsprinzip auswählen, um regelmäßig zu bewerten, ob das Modell noch eine gute Leistung erbringt. A2I hilft Menschen und Maschinen, das zu tun, was sie am besten können.

Integrieren Sie die menschliche Aufsicht in jede Anwendung

A2I bietet Ihnen eine einfache Möglichkeit, die menschliche Aufsicht in Ihre Workflows für maschinelles Lernen zu integrieren, ohne dass Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich ist. Sie müssen sich nicht für ein rein menschliches Bewertungssystem entscheiden, sondern nur für maschinelles Lernen. A2I bringt maschinelles Lernen und Menschen zusammen, um Ihnen Automatisierung zu bieten und gleichzeitig die Ergebnisse im Auge zu behalten, um die erforderliche Präzision zu erzielen. Amazon A2I macht es einfach, menschliches Urteilsvermögen und KI in jede ML-Anwendung zu integrieren, unabhängig davon, ob sie auf AWS oder einer anderen Plattform ausgeführt wird.

Schneller auf den Markt kommen.

Die Entscheidung zwischen maschinellem Lernen und Menschen, die manuelle Prozesse ausführen, kann sich für die Vermarktung heute und in Monaten entscheiden. Durch die Integration von Amazon A2I in Ihren Workflow können Sie nicht nur schneller mit Ihrem maschinellen Lernen auf den Markt kommen, sondern auch Ihre Modelle im Laufe der Zeit aktualisieren und neu trainieren. Wenn sich Ihre geschäftlichen Anforderungen ändern, können sich auch Ihre Workflows ändern, und Amazon A2I kann Ihnen dabei helfen, Ihre Modelle in jeder Phase Ihrer maschinellen Lernreise kontinuierlich zu verbessern.

v500-Systeme | Fallstudie | Netzwerk-Disaster-Recovery

 

Beispiele dafür, wie andere diese Methode erfolgreich angepasst haben

T-Mobile US, Inc. definiert neu, wie Verbraucher und Unternehmen drahtlose Dienste durch führende Produkt- und Serviceinnovationen kaufen. Das fortschrittliche landesweite Netzwerk bietet 84.2 Millionen Kunden, die keine Kompromisse bei Qualität und Wert eingehen möchten, drahtlose Erlebnisse.

„Die Bereitstellung relevanter Informationen wie Kontodetails und verfügbarer Rabatte in Echtzeit für unsere Kundenbetreuer während der Live-Gespräche mit Kunden ist eine der Möglichkeiten, mit denen T-Mobile maschinelles Lernen einsetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Mit A2I können wir sicherstellen, dass unsere Modelle kontinuierlich Erkenntnisse von höchster Qualität liefern, indem Menschen zufällige Stichproben von Modellvorhersagen validieren. Vertrauen ist am schwierigsten aufzubauen, wenn es um maschinelles Lernen geht, und mit A2I können wir sicherstellen, dass unsere Modelle die wenigsten Fehler machen. “

- Heather Nolis, Ingenieurin für maschinelles Lernen, T-Mobile

Change Healthcare ist ein führendes unabhängiges Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das daten- und analyseorientierte Lösungen zur Verbesserung der Ergebnisse der klinischen, finanziellen und Patientenbindung im US-amerikanischen Gesundheitssystem anbietet.

„Bei Change Healthcare tragen wir dazu bei, die Transformation des Gesundheitswesens zu beschleunigen, indem wir Innovationen entwickeln, um Ineffizienzen zu beseitigen, Kosten zu senken und Ergebnisse zu verbessern. Wir verfügen über eine Reihe robuster integrierter Engines für künstliche Intelligenz, die der Branche neue Erkenntnisse, Auswirkungen und Innovationen bringen. Entscheidend für unsere Ergebnisse ist, dass Human-in-the-Loop unsere Daten verstehen und Workflows automatisieren kann. Augmented AI (Amazon A2I) erleichtert das Erstellen der Workflows, die für die Überprüfung von ML-Vorhersagen durch den Menschen erforderlich sind. Da A2I HIPAA-fähig wird, können wir den Menschen in den Workflow- und Entscheidungsprozess einbeziehen und so dazu beitragen, die Effizienz mit den Millionen von Dokumenten zu steigern, die wir verarbeiten, um noch mehr Wert für Patienten, Kostenträger und Anbieter zu schaffen. “

- Luyuan Fang, Chief AI Officer von Change Healthcare

 

Künstliche Intelligenz v500-Systeme

 

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Wir kümmern uns um die Umwelt; Daher betreiben wir ein papierloses Büro für AWS WorkDocs.

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