ИИ, ориентированный на данные (DCAI), новая ветвь технологии ИИ, занимается пониманием, использованием и формулированием выводов на основе данных. До того как ИИ стал ориентированным на данные, он в значительной степени зависел от правил и эвристики. Они могут быть полезны в некоторых обстоятельствах, но при использовании на свежих массивах данных они часто приводят к менее идеальным результатам или ошибкам.

Добавляя инструменты машинного обучения и анализа больших данных, ИИ, ориентированный на данные, изменяет эту ситуацию, позволяя ему учиться на данных, а не полагаться на алгоритмы. Таким образом, он может делать более мудрый выбор и обеспечивать более точные результаты. Он также способен масштабироваться в гораздо большей степени, чем традиционные методы ИИ. Значение ИИ, ориентированного на данные, будет расти по мере увеличения объема и усложнения массивов данных.

Что такое Data-Centric Architecture 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. DCAI 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 некачественные, созданная модель и ее оптимизация будут работать плохо. В случае с чат-ботами на базе ИИ это может привести к ужасному потребительскому опыту, но это может стать катастрофой для биологических алгоритмов или автономных транспортных средств.

Data-Centric ИИ или Model-Centric ИИ

Подход к Data-centric AI использует соответствующую коллекцию 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 платформы ИИ, машинного обучения и глубокого обучения, использующие различные языки программирования, включая Python, R и другие, были разработаны благодаря ориентации на создание высокопроизводительных моделей.

Целью стратегии Data-centric AI является сбор нужных данных, которые могут быть использованы для построения наиболее эффективных и высококлассных моделей машинного обучения. В отличие от ИИ, ориентированного на модели, акцент теперь переключается на получение высококачественных данных для обучения моделей.

Как работает DCAI?

DCAI — это новый подход к искусственному интеллекту, который фокусируется на данных как центральном компоненте процесса разработки ИИ. В DCAI акцент делается на понимании, использовании и принятии решений на основе данных.

Основная идея DCAI заключается в том, что качество данных определяет качество системы. Вместо традиционных методов ML, которые полагаются на большие объемы данных и сложные алгоритмы для превращения этих данных в выводы, DCAI итеративно развивает, преобразует и координирует эти данные для создания наилучшей возможной модели реальности.

Ключ к тому, чтобы Data-centric AI работал — это создание добродетельного цикла итерации данных. Вместо того чтобы просто вводить в систему все больше данных, разработчики DCAI используют ряд методов для постоянного улучшения качества данных путем устранения несоответствий, дублирования и других проблем. Это приводит к повышению точности, что, в свою очередь, помогает улучшить данные, что ведет к дальнейшему совершенствованию системы ИИ.

В целом, основная предпосылка DCAI проста: лучшие данные ведут к лучшему пониманию. Сосредоточившись на данных, а не на алгоритме или модели, DCAI может помочь организациям создать более надежные и точные системы ИИ, которые обеспечивают лучшие результаты.

При использовании Data-centric AI вам не нужно обучать модель на определенном наборе данных. Вместо этого система делает новое предсказание на основе обучающих данных, предоставленных вашей компанией. Это означает, что модель, разработанная на основе данных вашей компании, скорее всего, будет хорошо работать и с другими наборами данных.

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

Следующие шаги составляют стратегию Data-centric AI:

• Правильная маркировка наборов данных и исправление ошибок
• Удаление зашумленных экземпляров данных из анализа
• Анализ ошибок инженерии характеристик для дополнения данных
• Лучшие результаты могут быть получены при использовании доменных экспертов для оценки точности или согласованности точек данных.

Преимущества

1. Повышение производительности. Стратегия, ориентированная на данные, подразумевает разработку систем ИИ с использованием высококачественных данных, гарантируя, что данные передают информацию, необходимую ИИ для обучения. 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 взаимодействие между руководителями, специалистами и разработчиками. Они могут сотрудничать при создании дефектов или меток, которые будут исправлены путем согласования, или при создании модели до изучения результатов, чтобы они могли провести дополнительную оптимизацию.
3. ИИ, ориентированный на данные, ускоряет разработку, поскольку команды могут работать одновременно и напрямую влиять на данные, которые использует система ИИ.

Недостатки

1. Может быть сложно отслеживать и контролировать качество данных.
2. Если наборы данных неточно отражают население, они могут быть предвзятыми.
3. Этот метод может быть дорогостоящим, поскольку для обучения моделей требуется большое количество данных.

Почему важен DCAI?

Некоторые из причин, по которым ИИ, ориентированный на данные, имеет значение, включают:

• Повышение точности: благодаря ориентации на высококачественные данные, ИИ, ориентированный на данные, может помочь повысить точность моделей ИИ, что приведет к улучшению производительности и более надежным результатам.
• Лучшая масштабируемость: Создавая инфраструктуру, ориентированную на данные, организации могут легче масштабировать свои проекты ИИ и сотрудничать между командами и отделами.
• Ускоренное время выхода на рынок: Благодаря повышению качества и доступности данных, ИИ, ориентированный на данные, может помочь организациям быстрее разрабатывать и внедрять решения ИИ.
• Улучшение результатов: В конечном итоге, ИИ, ориентированный на данные, может помочь организациям достичь лучших результатов за счет более точных и надежных прогнозов и выводов, которые могут способствовать принятию более эффективных решений и успеху бизнеса.

В целом, DCAI является ключевой тенденцией в области искусственного интеллекта, которая помогает организациям разных отраслей раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии.

Каково будущее ИИ, ориентированного на данные?

DCAI нацелен на создание систематического подхода в различных областях, включая дизайн продуктов и пользовательский опыт.

Data-centric AI — это систематический подход и инструмент, призванный облегчить этот процесс, упростив инженерам и другим специалистам по работе с данными использование моделей машинного обучения в собственном анализе данных. Кроме того, целью Data-Centric AI является создание лучших практик, которые сделают методы анализа данных менее затратными и более простыми для беспрепятственного внедрения компаниями.