【情報】Amazon Augmented (拡張) AI 機械学習の判定結果に人間の判定を割り込ませるワークフローを作る仕組み

 

「Amazon Augmented (拡張) AI 」は AWSで動作する機械学習判定結果の人間による再検査を支援し半自動化するための仕組み。　Amazon Sagemaker 等でつくったMLモデル(他にもサードベンダーのものでもよい)の判定精度に応じて、判定完了とみなすか、人間による追加判定が必要とみなすかを判断し、必要に応じて人間のレビュアーに判定依頼を出す仕組み。

 

　　Amazon Augmented (拡張) AI
　　https://aws.amazon.com/jp/augmented-ai/
　　
　　
　　[速報]機械学習を人の目でチェック！
　　Amazon Augmented AI(A2I)がリリースされました！ #reinvent
　　https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/released-amazon-augmented-ai/

 

MLは画像解析、テキスト解析の分野では非常に進歩しているが、精度＝１００％になることは決してないため、人間による再判定をしている場合が多い。　しかし、全件を人手で再判定しては機械化の意味がない。

このため、Amazon Augmented (拡張) AI は MLモデルの判定精度に応じて、人間の助けが必要な場合のみ人間のレビュアーに自働依頼をするような動作をしている。

 

上記Webページには
以下の利用シーンが例示されている
　　・コンテンツのガイドライン適合／非適合判定
　　　ガイドラインは国や文化圏によっても異なり一元的な機械学習では
　　　高精度な判断が難しく、人による最終チェックが必要とされている
　　　ようである

　　・ローン申請書の申請内容に応じた判定切り分け
　　　申請内容が複雑か否かを機械判定し、単純な申請は機械学習による
　　　判断にゆだね、複雑な申請は人間による判定へと階層する。
　　　
　　・機械学習モデルの精度の検査
　　　MLモデルの判定結果をサンプリングして人間のレビュアーに回送
　　　することで機械判定と人間による判定の偏差を算出し、MLモデル
　　　の学習強化に役立てる。

利用事例の中にペーパーレス化会社である「Ripcord」も載っている。