Что такое архитектура, ориентированная на данные, в ИИ?

Data-centric AI (DCAI), новая ветвь технологии ИИ, занимается пониманием, использованием и выводом выводов из данных. ИИ раньше сильно зависел от правил и эвристик, прежде чем стал data-centric. Они могут быть полезны в некоторых обстоятельствах, но при использовании на новых наборах данных они часто дают неидеальные результаты или ошибки.

Добавляя инструменты машинного обучения и аналитики больших данных, ориентированный на данные ИИ изменяет это, позволяя ему учиться на данных, а не зависеть от алгоритмов. Таким образом, он может делать более мудрый выбор и выдавать более точные результаты. Он также имеет возможность масштабироваться гораздо больше, чем традиционные методы ИИ. Ориентированный на данные ИИ, вероятно, продолжит расти в важности, поскольку наборы данных становятся больше и сложнее.

Что такое архитектура, ориентированная на данные, в ИИ?

Стратегия, ориентированная на данные, подразумевает тщательную оптимизацию наборов данных для повышения точности систем ИИ. По мнению специалистов по машинному обучению, эта стратегия имеет потенциал, поскольку обработанные данные дают лучшие результаты, чем необработанные данные. Стратегия, ориентированная на данные, ставит высококачественный ввод данных выше изменения параметров модели.

В машинном обучении в качестве обучающих данных используются помеченные изображения, текст, аудиофайлы, видео и другие данные. Если обучающие данные плохие, созданная модель и ее оптимизация будут работать плохо. С чат-ботами на базе ИИ это может привести к ужасному потребительскому опыту, но может быть катастрофическим для биологических алгоритмов или автономных транспортных средств.

ИИ, ориентированный на данные, против ИИ, ориентированного на модели

Подход к ИИ, ориентированный на модель, использует соответствующий набор алгоритмов машинного обучения, компьютерных языков и платформ ИИ для создания моделей машинного обучения высочайшего уровня. Эта стратегия значительно продвинула науку, лежащую в основе машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения.

В связи с акцентом на разработку высокопроизводительных моделей были разработаны многочисленные фреймворки искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, использующие различные языки программирования, включая Python, R и другие.

Целью стратегии ИИ, ориентированной на данные, является сбор правильных видов данных, которые можно использовать для создания наиболее эффективных и высококачественных моделей машинного обучения. В отличие от ИИ, ориентированного на модели, акцент теперь переключается на получение высококачественных данных для обучения моделей.

Как работает ИИ, ориентированный на данные?

Дополнение, интерполяция и экстраполяция данных — три метода, которые использует ИИ, ориентированный на данные, для адаптации к требованиям вашей компании.

Используя ориентированный на данные ИИ, вам не нужно обучать модель на определенном наборе данных. Вместо этого система делает новый прогноз на основе данных обучения, предоставленных вашей компанией. Это означает, что модель, разработанная с использованием данных вашей компании, вероятно, также будет хорошо работать с другими наборами данных.

Вы можете улучшить качество своих моделей, создав больше экземпляров существующего экземпляра посредством экстраполяции или интерполяции. Кроме того, это влечет за собой создание новых экземпляров данных из старых. Для выполнения этой задачи можно использовать либо экстраполяцию, либо интерполяцию.

Следующие шаги в целом составляют стратегию ИИ, ориентированную на данные:

1. Правильная маркировка наборов данных и исправление любых ошибок
2. удаление шумных данных из анализа
3. Анализ ошибок проектирования функций для дополнения данных
4. Лучшие результаты можно получить, привлекая экспертов в данной области для оценки точности или согласованности точек данных.

Почему важен ИИ, ориентированный на данные?

Внедрение решений на основе ИИ и глубокого обучения в ситуациях компьютерного зрения улучшилось для предприятий из различных секторов, таких как автомобилестроение, электроника и производство медицинских приборов, по сравнению с традиционными реализациями на основе правил. Принятие стратегии, ориентированной на данные, привело к нескольким достижениям, которые потенциально делают преимущества ИИ доступными для большинства предприятий.

• Разработка приложений компьютерного зрения в 10 раз быстрее
• Время развертывания приложений сокращается, а точность и производительность повышаются.

Преимущества архитектуры искусственного интеллекта, ориентированной на данные

1. Повышение производительности. Стратегия, ориентированная на данные, подразумевает разработку систем ИИ с высококачественными данными, гарантируя, что данные передают информацию, необходимую ИИ для изучения. Помимо сокращения бесполезного времени проб и ошибок, затрачиваемого на разработку модели без изменения несогласованных данных в определенном наборе данных, это помогает командам достичь необходимого уровня производительности.
2. Когда управление качеством ориентировано на данные, улучшается сотрудничество между менеджерами, специалистами и разработчиками. Они могут сотрудничать, создавая дефекты или теги, которые будут исправлены путем согласования или создания модели перед изучением результатов, чтобы они могли выполнить больше оптимизаций.
3. ИИ, ориентированный на данные, ускоряет разработку, поскольку команды могут работать одновременно и напрямую влиять на данные, которые использует система ИИ.

Недостатки архитектуры ИИ, ориентированной на данные

• Мониторинг и контроль качества данных может оказаться сложной задачей.
• Если наборы данных неточно отражают численность населения, они могут быть предвзятыми.
• Этот метод может оказаться дорогостоящим, поскольку для обучения моделей требуется большой объем данных.

Заключение

Результаты моделей более точны благодаря ИИ, ориентированному на данные, что также открывает новые возможности применения этой идеи. Поскольку разработчики, работающие с ИИ, уделяют больше внимания моделям, чем данным, он набирает обороты. Качество входных данных теперь чаще учитывается при улучшении результатов, чем в прошлом, когда инженеры использовали ориентированные на модели способы для повышения результатов и точности прогнозов моделей.

Узнайте больше о важных концепциях AI/ML, записавшись на нашу программу аспирантуры Caltech по AI и машинному обучению. Присоединяйтесь к самой популярной карьере на рынке и начните свою карьеру в области AI/ML сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что подразумевается под ориентированностью на данные?

Центрированные на данных вычисления — это стратегия, которая объединяет передовые технологии и программное обеспечение, чтобы рассматривать данные, а не приложения, как источник ценности в будущем. Чтобы максимизировать ценность старых и новых источников данных, центрированные на данных вычисления пытаются переосмыслить аппаратное и программное обеспечение.

2. Что такое модель, ориентированная на данные?

Цель стратегии ИИ, ориентированной на данные, заключается в сборе правильных типов данных, которые можно использовать для построения наиболее эффективных и высококачественных моделей машинного обучения. В отличие от ИИ, ориентированного на модели, акцент теперь переключается на получение высококачественных данных для моделей обучения.

3. Что такое организация, ориентированная на данные?

Сотрудники в культуре, ориентированной на данные, считают аналитику данных критически важной для общей бизнес-стратегии. Руководители бизнеса отвечают за определение повестки дня, даже если им не обязательно быть знакомыми со всеми аспектами аналитики данных в компании.

4. Почему важна ориентация на данные?

В цифровую эпоху эффективное управление данными для фирмы требует архитектуры, ориентированной на данные. Большие данные и эффективное управление данными могут позволить преобразовать традиционные операции в интеллектуальные процессы.

5. В чем разница между управлением данными и ориентированностью на данные?

Мышление, основанное на данных, подразумевает принятие стратегических решений на основе данных и понимания. Центрированность на данных — это философия, но на самом деле это архитектура.

6. Как создать организацию, ориентированную на данные?

Вот как создать организацию, ориентированную на данные: нанимайте специалистов по работе с данными, организуйте данные в едином хранилище данных, к которому каждый может получить доступ, подключите всех сотрудников, инвестируйте в правильные инструменты самообслуживания данных, и сотрудники должны нести ответственность.