Сегодня мир связан большим количеством способов, чем когда-либо прежде, поскольку миллиарды объектов теперь могут подключаться к Интернету или взаимодействовать с устройствами, которые уже подключены к сети. Новый Интернет всего генерирует поток данных, которые все чаще направляются в облако для обработки и хранения. Между тем, искусственный интеллект все чаще используется для анализа и извлечения ценности из этих огромных хранилищ данных. В таких отраслях, как здравоохранение, транспорт, промышленное производство и финансовые услуги, алгоритмы искусственного интеллекта в настоящее время применяются для решения все более сложных задач, включая критические процессы принятия решений.

Что отличает человека от машины, так это способность суждения, креативность и критическое мышление. У людей все еще есть преимущество, но интеллектуальные машины замедляют прогресс в своей способности воспроизводить человеческий процесс принятия решений. Алгоритмы глубокого обучения используют искусственные нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом, многократно выполняя задачу с небольшими вариациями, чтобы найти оптимальный результат.

Ключом к успеху в машинном обучении и, в конечном счете, в искусственном интеллекте являются данные. Огромные объемы данных наряду с быстро развивающейся вычислительной мощностью позволяют машинам решать все более сложные задачи. Данные должны быть не только многочисленными, но и чистыми, репрезентативными и сбалансированными. Если обучающие данные не полностью репрезентативны для разнообразия населения в целом, то результаты, несомненно, будут подвержены систематической ошибке. Такие предубеждения, преднамеренные или непреднамеренные, могут проявляться незаметно или через колоссальные и публичные неудачи, такие как недавние примеры предвзятости по возрасту, полу и расе, обнаруженные в предложениях ML некоторых из крупнейших в мире компаний-разработчиков программного обеспечения.

Проблема предвзятости хорошо задокументирована в социологии, психологии и других дисциплинах. Наше общество внедрило множество различных мер безопасности, чтобы гарантировать, что предвзятость и ее более оскорбительные производные, предрассудки и дискриминация, находятся под контролем в самых разных ситуациях, таких как занятость, кредитоспособность, образование и членство в социальных клубах. Поскольку алгоритмы все чаще используются для принятия важных решений, влияющих на большие группы людей, крайне важно, чтобы аналогичные меры безопасности были приняты для выявления и устранения проблем предвзятости в машинном обучении и ИИ. Это смещение часто является непреднамеренным, а также может оставаться незамеченным в течение длительного времени, поэтому важно тщательно оценивать результаты прогнозирования модели, чтобы конкретно искать случаи смещения.

Модели машинного обучения полностью зависят от исходных данных, на которых они обучались. Если эти обучающие данные необъективны, ограничены, несбалансированы или каким-либо образом ошибочны, то модель неизбежно в конечном итоге будет давать необъективные результаты. Специалисты по данным должны проявлять осторожность и осторожность на этапах сбора и маркировки данных. Данные должны быть сбалансированными и разнообразными и идеально охватывать крайние случаи. Если модель каким-либо образом связана с популяциями людей, например, при распознавании лиц или анализе настроений, важно получить сбалансированные и репрезентативные данные обучения из глобального пула субъектов, если модель потенциально будет применяться к глобальному пулу фактических данных.

BasicAI предоставляет комплексное решение для ваших потребностей в сборе данных и аннотации. Мы часто помогаем клиентам, стремящимся повысить разнообразие обучающих данных, предлагая широкий спектр регионов, из которых можно собирать данные. Мы используем нашу глобальную сеть партнеров и филиалов для сбора образцов из Азии, Африки, Европы и Ближнего Востока. В то же время наша запатентованная платформа аннотаций обеспечивает высокоточную и экономичную маркировку данных в облаке или локально. Ориентируясь на точность и эффективность, BasicAI стремится предоставлять решения для аннотаций мирового класса в различных отраслях промышленности.

Чтобы узнать больше, свяжитесь с нами по адресу [email protected]