Публикации по теме data-centric-ai

Публикации по теме 'data-centric-ai'

Как раскрыть необоснованную эффективность данных с помощью ИИ, ориентированного на данные

Повысьте производительность систем машинного обучения, улучшив в первую очередь набор данных, а не модель Прежде чем перейти прямо к делу, интересно поразмыслить над одним (своего рода) клише: в эпоху огромного количества данных, которые заставили нас поверить, что мы можем получить все ответы на наши проблемы. , мы обнаружили, что количества недостаточно. На самом деле, мы являемся свидетелями роста новой тенденции против «феномена больших данных», поиска качества, а не..

Проверка работоспособности данных компьютерного зрения с помощью CleanVision — 1

Проверка работоспособности данных — важный шаг в компьютерном зрении, который часто упускается из виду. Этот процесс включает проверку правильности, полноты и согласованности данных, используемых для обучения и тестирования моделей машинного обучения. Другими словами, это гарантирует точность и надежность данных. Без надлежащей проверки достоверности данных результаты моделей машинного обучения могут быть непредсказуемыми или даже вводящими в заблуждение. CleanVision — это..

Некоторые систематические мысли о системах искусственного интеллекта

Введение В этой краткой статье я стремлюсь выразить некоторые мысли относительно влияния системного мышления на проектирование и понимание систем искусственного интеллекта. Я считаю, что такое экспансионистское мышление (в отличие от редукционистского ) дает возможность более ясно понять системы искусственного интеллекта. Прежде всего, давайте рассмотрим определение систем. Следующая цитата и большинство других цитат в этой статье взяты из книги Донеллы Медоуз Мышление в системах:..

Какой рабочий процесс следует использовать для управления производительностью точности модели?

Введение Иногда повышение производительности модели может быть сложной задачей. Я уверен, что многие из вас согласятся, что вы оказались в похожей ситуации. Вы пробуете все стратегии и алгоритмы, которым научились, но производительность существенно не увеличивается. В результате у нас почти всегда есть модельно-ориентированный подход, направленный на улучшение моделей, а не данных. В то же время высококачественные метки для обучающих данных имеют решающее значение для успешного..

ИИ, ориентированный на данные — что это такое

Около года назад Data Centric AI стал отличной темой для обсуждения в интернет-умах. Все энтузиасты науки о данных ясно знают, что ИИ — это все о данных, но почему ИИ, ориентированный на данные? Звучит двусмысленно? В этой статье я расскажу о Data Centric AI, кампании, запущенной популярным профессором Эндрю Нг, которую, я думаю, должны знать все энтузиасты и практики Data Science. Устранение двусмысленности ИИ, ориентированный на данные, — это движение, созданное профессором..

Переход от подхода, ориентированного на модель, к подходу, ориентированному на данные

Исследователи Google обнаружили, что «каскады данных — совокупные события, вызывающие негативные последствия из-за проблем с данными, — вызванные традиционными методами искусственного интеллекта и машинного обучения, которые недооценивают качество данных… являются всеобъемлющими (распространенность 92%), невидимыми, отсроченными, но часто их можно избежать». Давайте обсудим тенденцию, которой широко следуют для большинства или всех вариантов использования ИИ в организациях. Просто чтобы..

Почему #DataCentricAI еще не стал нормой?

Подсказка: это не новое инженерное прозрение, которое мы все пытаемся догнать; это культурный шок, с которым мы только начинаем бороться Давайте попробуем нарисовать картину технологических трендов последних нескольких десятилетий. Код и автоматизация . Компьютеры и код правят миром с помощью условных операторов, циклов for и переменных. Обернутые в функции со своими входами и выходами, они изменили способ обмена и обработки информации. Большие данные . Поскольку эта революция..