Что такое дата-центрическая архитектура в ИИ?

Ориентированный на данные ИИ (DCAI), новая отрасль технологии ИИ, занимается пониманием, использованием данных и составлением выводов на их основе. Прежде чем стать ориентированным на данные, ИИ сильно зависел от правил и эвристики. В некоторых обстоятельствах они могут быть полезны, но при использовании на свежих наборах данных они часто приводят к далеко не идеальным результатам или ошибкам.

Добавляя инструменты машинного обучения и анализа больших данных, ориентированный на данные ИИ меняет ситуацию, позволяя ему учиться на данных, а не зависеть от алгоритмов. Таким образом, он может делать более разумный выбор и достигать более точных результатов. Он также обладает способностью масштабироваться гораздо больше, чем традиционные методы искусственного интеллекта. Важность ИИ, ориентированного на данные, вероятно, будет продолжать расти по мере того, как наборы данных становятся больше и сложнее.

Что такое дата-центрическая архитектура в ИИ?

Стратегия, ориентированная на данные, предполагает тщательную оптимизацию наборов данных для повышения точности систем искусственного интеллекта. По мнению специалистов по машинному обучению, у этой стратегии есть потенциал, поскольку обработанные данные дают лучшие результаты, чем необработанные данные. Стратегия, ориентированная на данные, ставит ввод высококачественных данных выше изменения параметров модели.

В машинном обучении в качестве обучающих данных используются размеченные изображения, текст, аудиофайлы, видео и другие данные. Если обучающие данные плохие, созданная модель и ее оптимизация будут работать плохо. С чат-ботами на базе искусственного интеллекта это может привести к ужасным впечатлениям потребителей, но может иметь катастрофические последствия для биологических алгоритмов или автономных транспортных средств.

ИИ, ориентированный на данные, и ИИ, ориентированный на модели

Модельно-ориентированный подход к ИИ 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 алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.

Многочисленные среды искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, использующие различные языки программирования, включая Python, R и другие, были разработаны благодаря упору на разработку высокопроизводительных моделей.

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 высококачественные данные для обучения моделей.

Как работает дата-ориентированный ИИ?

Увеличение данных, интерполяция и экстраполяция — это три метода, используемые ориентированным на данные ИИ для адаптации к требованиям вашей компании.

Используя ИИ, ориентированный на данные, вам не нужно обучать модель на конкретном наборе данных. Вместо этого система делает новый прогноз на основе обучающих данных, 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 составляют в целом стратегию ИИ, ориентированную на данные:

1. Правильно маркируйте наборы данных и исправляйте любые ошибки.
2. удаление зашумленных экземпляров данных из анализа
3. Анализ ошибок при проектировании функций для увеличения данных
4. Лучшие результаты можно получить, привлекая экспертов в предметной области для оценки точности и последовательности данных.

Почему ИИ, ориентированный на данные, имеет значение?

Внедрение решений на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения в ситуациях компьютерного зрения улучшилось для предприятий из различных секторов, таких как автомобилестроение, электроника и производство медицинского оборудования, по сравнению с традиционными реализациями, основанными на правилах. Принятие стратегии, ориентированной на данные, привело к ряду достижений, которые потенциально делают преимущества ИИ доступными для большинства предприятий.

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

Преимущества дата-ориентированной архитектуры искусственного интеллекта

1. Повышение производительности. Стратегия, ориентированная на данные, предполагает разработку систем ИИ с высококачественными данными, гарантируя, что данные передадут информацию, которую ИИ должен изучить. Помимо сокращения бесполезного времени проб и ошибок, затрачиваемого на разработку модели без изменения противоречивых данных в конкретном 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 при создании дефектов или тегов, которые будут исправлены путем их согласования или создания модели перед изучением результатов, чтобы они могли провести дополнительную оптимизацию.
3. Ориентированный на данные ИИ ускоряет разработку, поскольку команды могут работать одновременно и напрямую влиять на данные, которые использует система ИИ.

Недостатки дата-ориентированной архитектуры ИИ

• Может быть сложно отслеживать и контролировать качество данных.
• Если наборы данных неточно отражают население, они могут быть предвзятыми.
• Этот метод может быть дорогостоящим, поскольку для обучения моделей требуется много данных.

Заключение

Результаты моделей становятся более точными благодаря ориентированному на данные искусственному интеллекту, который также открывает новые возможности применения этой идеи. Поскольку разработчики, работающие с ИИ, уделяют больше внимания моделям, чем данным, этот подход набирает обороты. Качество входных данных теперь чаще учитывается при улучшении результатов, чем раньше, когда инженеры использовали ориентированные на модели способы повышения результатов и точности прогнозов модели.

Узнайте больше о важных концепциях искусственного интеллекта и машинного обучения, зарегистрировавшись в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института по искусственному интеллекту 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 ориентацией на данные?

Вычисления, ориентированные на данные, — это стратегия, сочетающая в себе передовые технологии и программное обеспечение, позволяющая рассматривать данные, а не приложения, как источник ценности в будущем. Чтобы максимизировать ценность старых и новых источников данных, ориентированные на данные вычисления пытаются переосмыслить аппаратное и программное обеспечение.

2. Что такое модель, ориентированная на данные?

Цель стратегии ИИ, ориентированной на данные, — собрать нужные виды данных, которые можно использовать для создания наиболее эффективных и высококачественных моделей машинного обучения. В отличие от модельно-ориентированного ИИ, акцент теперь переключается на получение высококачественных данных для обучения моделей.

3. Что такое организация, ориентированная на данные?

Сотрудники в культуре, ориентированной на данные, считают, что анализ данных имеет решающее значение для общей бизнес-стратегии. Руководители предприятий отвечают за определение повестки дня, даже если им не обязательно быть знакомыми со всеми аспектами анализа данных внутри компании.

4. Почему важна ориентация на данные?

В эпоху цифровых технологий эффективное управление данными для компании требует архитектуры, ориентированной на данные. Большие данные и эффективное управление данными могут позволить превратить традиционные операции в интеллектуальные процессы.

5. В чем разница между данными и ориентацией на данные?

Мышление, основанное на данных, предполагает принятие стратегических решений на основе данных и идей. Центрирование данных — это философия, но на самом деле это архитектура.

6. Как создать организацию, ориентированную на данные?

Вот как можно создать организацию, ориентированную на данные: нанимайте провидцев в области данных, организуйте свои данные в единый репозиторий данных, к которому каждый может получить доступ, дайте возможность всем работникам, инвестируйте в правильные инструменты самообслуживания данных, и сотрудники должны нести ответственность.