Стратегия, ориентированная на данные, направлена на обеспечение высококачественного ввода данных, а не на изменение настроек модели.
Чтобы повысить точность систем ИИ, подход, ориентированный на данные, включает методическую оптимизацию наборов данных. Эксперты по машинному обучению считают эту стратегию многообещающей, поскольку уточненные данные дают лучшие результаты, чем необработанные данные. Стратегия, ориентированная на данные, направлена на обеспечение высококачественного ввода данных, а не на изменение настроек модели.
Обучающие данные, используемые в машинном обучении, состоят из помеченных изображений, слов, аудиофайлов, видео и других типов данных. Разработанная модель и ее оптимизация будут работать плохо, если обучающие данные будут некачественными. С помощью чат-ботов на основе искусственного интеллекта это может привести к ужасным потребительским впечатлениям, но с биологическим алгоритмом или автономным автомобилем это может быть фатальным.
Платформа аннотации данных
Качество данных зависит от точного, точного и последовательного создания аннотаций. Вы не сможете правильно создать модель, если ваши данные неправильно помечены. Вы не сможете создать надежную модель, если у вас недостаточно данных. Однако аннотация данных включает в себя больше, чем просто количество и качество размеченных данных; это также касается типа тегов, которые вы используете для создаваемых вами моделей. В конце концов, даже если бы мы продолжали придерживаться «ориентированной на модель» стратегии, наша модель оставалась бы статичной, не обеспечивая лучшую в своем классе маркировку данных. Это первый шаг в разработке модели компьютерного зрения: высококачественные масштабируемые размеченные данные. Независимо от того, выполняете ли вы обнаружение, сегментацию или классификацию, вы должны аннотировать свои данные перед созданием модели компьютерного зрения.
Управление данными
Стабильная к данным стратегия — это стратегия, ориентированная на данные. Это указывает на то, что вы обрабатываете весь жизненный цикл ваших данных. Вам необходимо следить за развитием вашего набора данных еще до того, как вы создадите свою модель. Ваши наборы данных должны иметь возможность фильтроваться, сортироваться, копироваться, объединяться, версионироваться и запрашиваться вплоть до уровня метаданных. По мере продвижения вашего проекта ИИ предоставление единого безопасного слоя визуализации для всех ваших неструктурированных данных поможет вам лучше понять гору полученных данных. Инженеры данных, специалисты по данным и операторы данных могут быстрее и эффективнее оценивать наборы данных с помощью надежных инструментов.
Автоматизация и трубопроводы
Способность автоматизировать ваши процедуры анализа и управления данными, вероятно, будет наиболее важным компонентом эффективного поддержания стратегии, ориентированной на данные, а не на модели, по мере того, как вы в конечном итоге будете развивать свой проект ИИ. Возможность предварительной и последующей обработки ваших наборов данных так же важна, как и запуск ваших моделей в производство. Ключ в том, чтобы расширять свою работу по мере того, как вы переписываете и оптимизируете свои постоянно адаптирующиеся модели, а также можете генерировать проверку данных с участием человека в цикле. С помощью решения Dataloop предприятия могут создавать уникальные конвейеры автоматизации данных, которые сочетают в себе машинное обучение и ручную маркировку с использованием интерфейса перетаскивания без необходимости программирования.
Сообщение Что такое датацентрический подход в искусственном интеллекте? появился сначала на .
