拡張人工知能（A2I） | 記事

機械学習の予測に対する人間によるレビューを迅速に実装します。

一部の機械学習アプリケーションでは、機密データの精度を確保し、継続的な改善を提供し、更新された予測でモデルを再トレーニングするために、人間による監視が必要です。ただし、このような状況では、機械学習のみのシステムと人間のみのシステムのどちらかを選択しなければならないことがよくあります。企業は、両方の長所を兼ね備えた方法、つまり、機械学習システムをワークフローに統合しながら、必要な精度を保証するために人間が結果を監視している方法を求めています。

私たちの生活の多くの決定には適切な予測が必要であり、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、ほとんどの場合、人間の対応物よりも予測に優れています。 それでも、これらすべての技術的進歩にもかかわらず、AI予測に対する信頼はまだ不足しているようです。 最近の事例によると、人々はAIに依存することを嫌い、たとえ間違っていても人間の専門家を信頼することを好みます。
両方の世界で最高のものを手に入れてみませんか？
当然のことながら、人々は不安を感じ、信頼をためらう。

 機械が退屈な仕事をしているときに間違いを犯していないことをどうやって確認できるでしょうか?

次の段落では、これを段階的に説明します。

「多言語訴訟支援のためのAIベースの文書処理」

いくつかのユースケースを見てみましょう

ヘルスケアセクター

医療保険の請求書、受付フォーム、処方箋、その他多くの医療文書には貴重な情報が隠されており、これを迅速かつ正確に抽出する必要があります。A2I と Textract を使用すると、文書を処理し、データを抽出し、重要なデータを人間が確認できるようになります。これにより、文書処理にかかる時間と費用が節約され、人間が微妙なデータや機密データを継続的に確認したり、予測を監査したりできるようになります。

銀行および金融サービス

ローンや住宅ローンの申請書、納税申告書、その他多くの金融文書には、迅速かつ効果的に処理および抽出する必要がある数百万のデータポイントが含まれています。Textract と Amazon A2I を使用すると、構造化されているか構造化されていないかに関係なく、これらのフォームから重要なデータを抽出し、出力を人間が確認することができます。DealNet Capital は、Textract と Amazon A2I を使用して財務記録を処理し、手動で文書を確認する時間を最大 80% 削減しました。

利点と利点

ML予測の人間によるレビューをすばやく実装します。

A2I を使用すると、特定の要件に基づいて ML アプリケーションに人間によるレビューを組み込むことができます。信頼性の低い予測は人間に送信され、レビューとアクションが行われます。また、複数のレビュー担当者に予測の確認を依頼して合意を得ることもできます。さらに、モデルを監査するために、予測をランダムにサンプリングして人間によるレビューを行うことができ、モデルのパフォーマンスが良好かどうかを定期的に評価できます。A2I は、人間とマシンがそれぞれ得意とする作業を行うのに役立ちます。

あらゆるアプリケーションに人間による監視を統合します。

A2I は、機械学習の経験がなくても、機械学習ワークフローに人間による監視を統合する簡単な方法を提供します。機械学習のみではなく、すべて人間によるレビューシステムを使用する必要はありません。A2I は、機械学習と人間を組み合わせて自動化を提供しながら、必要な精度を提供するために人間が結果を監視します。Amazon A2I を使用すると、AWS で実行されているか、別のプラットフォームで実行されているかに関係なく、人間の判断と AI をあらゆる ML アプリケーションに簡単に統合できます。

より早く市場に参入します。

機械学習と人間による手動プロセスのどちらを採用するかを決めることで、数か月先ではなく今すぐ市場に投入することを選択できます。Amazon A2I をワークフローに統合すると、機械学習をより早く市場に投入できるだけでなく、時間の経過とともにモデルを更新して再トレーニングすることもできます。ビジネスニーズが変化すると、ワークフローも変化します。Amazon A2I は、機械学習のどの段階であっても、モデルを継続的に改善するのに役立ちます。

「AI 検証および拡張のリーダー: 人工知能の状況を変革する」

「国際仲裁文書からの自動抽出」

他の人がこの方法をうまく適応させた方法の例

T-Mobile US, Inc. は、最先端の製品とサービスのイノベーションを通じて、消費者と企業がワイヤレス サービスを購入する方法を再定義しています。同社の高度な全国ネットワークは、品質と価値に妥協したくない 84.2 万人の顧客にワイヤレス エクスペリエンスを提供します。

「顧客と直接会話しているときに、アカウントの詳細や利用可能な割引などの関連情報をカスタマー ケア エージェントにリアルタイムで提供することは、T-Mobile が機械学習を使用して顧客体験を向上させる方法の 2 つです。A2I を使用すると、モデル予測のランダム サンプルを人間が検証することで、モデルが継続的に最高品質の洞察を提供することを保証できます。機械学習に関して信頼を築くことは最も難しいことですが、AXNUMXI を使用すると、モデルの間違いを最小限に抑えることができます。」

— T-Mobile、機械学習エンジニア、Heather Nolis

Change Healthcareは、米国の医療システムにおける臨床、財務、および患者の関与の結果を改善するためのデータおよび分析主導のソリューションを提供する、大手の独立した医療技術企業です。

「Change Healthcare では、非効率性を排除し、コストを削減し、成果を向上させる革新によって、医療の変革を加速するお手伝いをしています。当社は、業界に新たな洞察、影響、革新をもたらす強力な統合人工知能エンジンを備えています。当社の成果にとって重要なのは、人間がループ内にいてデータを理解し、ワークフローを自動化できるようにすることです。拡張 AI (Amazon A2I) により、ML 予測の人間によるレビューに必要なワークフローの構築が容易になります。A2I が HIPAA 対応になったことで、ワークフローと意思決定プロセスに人間を関与させることができ、処理する何百万ものドキュメントの効率を高めて、患者、支払者、プロバイダーにとってさらに大きな価値を生み出すことができます。」

- Change Healthcare、チーフAIオフィサー、Luyuan Fang

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マキシミリアン・チャルネッキ

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