ह्यूमन-इन-द-लूप

आपने ह्यूमन-इन-द-लूप नाम के ML एप्लिकेशन डिज़ाइन पैटर्न के बारे में सुना है. इसमें जब मॉडल पर्याप्त कॉन्फिडेंट नहीं होता, तो एक मानव विशेषज्ञ कठिन अनुमान अपने हाथ में लेता है. इसका मतलब नए डेटा का लगातार लेबलिंग, जो निरंतर मॉडल मेंटेनेंस को संभव बनाता है. सुनने में परफेक्ट लगता है, है न?

अब मान लीजिए आपको दो ML एप्लिकेशंस बनाने हैं:

• एक जो x-ray इमेज से फेफड़ों की बीमारी का पता लगाए, और
• एक जो स्टॉक की कीमतें प्रिडिक्ट करे और प्रति सेकंड कई हजार ट्रांज़ैक्शंस की फ्रीक्वेंसी पर स्टॉक्स ट्रेड करे (जिसे हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग या HFT कहते हैं).

इनमें से कौन-सा ऐप ह्यूमन-इन-द-लूप डिज़ाइन के लिए अच्छा कैंडिडेट नहीं होगा और क्यों?