Данные обучения искусственного интеллекта

Мы движемся к нехватке данных для обучения ИИ?

Концепция нехватки данных для обучения ИИ сложна и развивается. Большую озабоченность вызывает то, что современному цифровому миру могут потребоваться качественные, надежные и эффективные данные. Хотя количество данных, генерируемых во всем мире, быстро растет, существуют определенные области или типы данных, в которых может существовать нехватка или ограничения. Хотя предсказывать будущее сложно, тенденции и статистика указывают на то, что в некоторых областях мы можем столкнуться с нехваткой данных.

Данные обучения ИИ играют жизненно важную роль в разработке и эффективности моделей машинного обучения. Обучающие данные используются для обучения алгоритмов ИИ, что позволяет им изучать закономерности, делать прогнозы и выполнять различные задачи в различных современных отраслях. 

[Также Читайте: Как выбрать подходящего готового поставщика данных для обучения ИИ?]

Что говорят тенденции о нехватке данных?

Нет сомнений в том, что данные имеют первостепенное значение в современном мире. Однако не все данные легкодоступны, пригодны для использования или помечены для конкретных целей обучения ИИ.

Эпоха предполагает, что тенденция быстрой разработки моделей машинного обучения, основанных на колоссальных наборах данных, может ослабнуть, если новые источники данных не будут доступны или эффективность данных не будет значительно улучшена.

DeepMind считает, что высококачественные наборы данных, а не параметры, должны стимулировать инновации в машинном обучении. По оценке Epoch, для обучения моделей обычно используется примерно от 4.6 до 17.2 трлн токенов.

Для компаний, которые хотят использовать модели ИИ в своем бизнесе, крайне важно понимать, что им необходимо использовать надежных поставщиков данных для обучения ИИ для достижения желаемых результатов. Поставщики данных для обучения ИИ могут сосредоточиться на немаркированных данных, доступных в вашей отрасли, и использовать их для более эффективного обучения моделей ИИ.  

Как преодолеть нехватку данных?

Организации могут преодолеть проблемы нехватки данных для обучения ИИ, используя генеративный ИИ и синтетические данные. Это может улучшить производительность и обобщение моделей ИИ. Вот как эти методы могут помочь:

Генеративный Ай

Генеративный ИИ

Некоторые модели генеративного ИИ, такие как GAN (генеративно-состязательные сети), могут генерировать синтетические данные, очень похожие на реальные данные. GAN состоят из сети генератора, которая учится создавать новые образцы, и сети дискриминатора, которая различает реальные и синтетические образцы.

Генерация синтетических данных

Генерация синтетических данных

Синтетические данные можно создавать с помощью алгоритмов, симуляций или моделей, основанных на правилах, которые имитируют сценарии реального мира. Этот подход выгоден, когда требуемые данные очень дороги. Например, при разработке автономных транспортных средств можно генерировать синтетические данные для моделирования различных сценариев вождения, что позволяет обучать модели ИИ в различных ситуациях.

Гибридный подход к разработке данных

Гибридный подход к разработке данных

Гибридные подходы объединяют реальные и синтетические данные для преодоления нехватки данных для обучения ИИ. Реальные данные могут быть дополнены синтетическими данными, чтобы увеличить разнообразие и размер обучающего набора данных. Эта комбинация позволяет моделям учиться на реальных примерах и синтетических вариациях, обеспечивая более полное понимание задачи.

Обеспечить качество данных

Обеспечить качество данных

При использовании синтетических данных крайне важно убедиться, что сгенерированные данные имеют достаточное качество и точно представляют реальное распределение. Методы обеспечения качества данных, такие как тщательная проверка и тестирование, могут гарантировать, что синтетические данные соответствуют желаемым характеристикам и подходят для обучения моделей ИИ.

Ищете высококачественные аннотированные данные для приложений машинного обучения?

Раскрытие преимуществ синтетических данных

Синтетические данные обеспечивают гибкость и масштабируемость, улучшают защиту конфиденциальности, а также предоставляют ценные ресурсы для обучения, тестирования и разработки алгоритмов. Вот еще несколько его преимуществ:

Более высокая экономическая эффективность

Сбор и аннотирование реальных данных в больших количествах — более дорогостоящий и трудоемкий процесс. Однако данные, необходимые для моделей искусственного интеллекта в конкретной области, могут быть получены с гораздо меньшими затратами за счет использования синтетических данных, и могут быть достигнуты желаемые результаты.

Доступность данных

Синтетические данные решают проблему нехватки данных, предоставляя дополнительные обучающие примеры. Это позволяет организациям быстро генерировать большие объемы данных и помогает решить проблему сбора реальных данных.

Сохранение конфиденциальности

Синтетические данные могут использоваться для защиты конфиденциальной информации отдельных лиц и организаций. Используя синтетические данные, созданные путем сохранения статистических свойств и шаблонов исходных данных вместо реальных данных, можно беспрепятственно передавать информацию без ущерба для личной конфиденциальности.

Разнообразие данных

Синтетические данные могут быть созданы с определенными вариациями, что позволяет увеличить разнообразие набора данных для обучения ИИ. Это разнообразие помогает моделям ИИ учиться на более широком спектре сценариев, улучшая обобщение и производительность применительно к реальным ситуациям.

Моделирование сценария

Синтетические данные полезны при моделировании конкретных сценариев или сред. Например, синтетические данные можно использовать в автономном вождении для создания виртуальных сред и моделирования различных условий вождения, схемы дорог и погодных условий. Это обеспечивает надежное обучение моделей ИИ перед развертыванием в реальных условиях.

Заключение

Данные обучения ИИ имеют решающее значение для устранения проблем нехватки данных для обучения ИИ. Разнообразные обучающие данные позволяют разрабатывать точные, надежные и адаптируемые модели ИИ, которые могут значительно повысить производительность желаемых рабочих процессов. Следовательно, будущее нехватки данных для обучения ИИ будет зависеть от различных факторов, включая достижения в методах сбора данных, синтеза данных, методов обмена данными и правил конфиденциальности. Чтобы узнать больше об обучающих данных ИИ, свяжитесь с нашей командой.

Социальная Поделиться