Vai trò quan trọng của chất lượng dữ liệu trong AI sinh sản.

Hiểu tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu trong AI tổng quát và đào tạo các mô hình AI

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được gọi là “AI thế hệ” là chủ đề bàn tán của nhiều ngành công nghiệp, bao gồm công nghệ, chăm sóc sức khỏe, nghệ thuật và âm nhạc. Đây là một công nghệ hiệu quả có thể tạo ra các vật liệu mới, dự đoán xu hướng thời trang và thậm chí bắt chước hành vi của con người. Tuy nhiên, tầm cỡ dữ liệu mà AI tổng quát được đào tạo có tác động đáng kể đến hiệu quả của nó. Hãy giải thích tầm quan trọng của dữ liệu tốt trong việc nhận được kết quả đáng tin cậy từ AI tổng quát.

Tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao

Câu nói “Garbage In, Garbage Out” hay câu tục ngữ “quả tính nhân” đặc biệt đúng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Biểu thức này nắm bắt ý tưởng rằng tầm cỡ của đầu vào quyết định tầm cỡ của đầu ra. Điều này cho thấy rằng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình tác động trực tiếp đến kết quả mà chúng tạo ra trong bối cảnh AI. Mặc dù dữ liệu chất lượng thấp có thể tạo ra kết quả sai lệch hoặc không chính xác, nhưng dữ liệu chất lượng cao cho phép đầu ra AI chính xác và đáng tin cậy.

Vai trò của dữ liệu trong đào tạo mô hình AI

Các chương trình AI học hỏi thông qua kinh nghiệm, giống như mọi người. Kiến thức này được trình bày dưới dạng dữ liệu trong bối cảnh của AI. Mô hình AI phân tích dữ liệu, phát hiện các mẫu và sau đó sử dụng các mẫu này để dự đoán hoặc đưa ra quyết định trong giai đoạn đào tạo. Một mô hình sẽ hoạt động tốt hơn khi có nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn. Một số người nói AI tổng quát có thể được so sánh với một chương trình tự động hoàn thành hiệu quả cao.

Tác động của dữ liệu chất lượng kém

Sử dụng dữ liệu chất lượng thấp có thể gây ra sự cố nghiêm trọng với các ứng dụng AI. Ví dụ, hãy xem xét một mô hình AI được tạo để dự đoán chi phí nhà ở bằng cách sử dụng bộ dữ liệu chỉ chứa các ngôi nhà từ các khu dân cư cao cấp. Hai khu phố sau có thể được ước tính quá cao nếu sau đó mô hình này được sử dụng để ước tính chi phí nhà ở trong một đô thị đa dạng với sự kết hợp của các cộng đồng có thu nhập cao, trung bình và thấp. Điều này là do dữ liệu đào tạo được sử dụng để tạo ra nó cần phản ánh đầy đủ toàn bộ các giá trị của nhà phố. Tương tự như vậy, các mô hình AI có thể thu được kết quả không chính xác với dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác.

Bảo mật dữ liệu cho AI có trách nhiệm

Một giai đoạn quan trọng trong phát triển AI là đảm bảo chất lượng dữ liệu. Dữ liệu phải được làm sạch để loại bỏ lỗi, được sắp xếp thành một dạng mà AI có thể dễ dàng hiểu được và được kiểm tra tính đa dạng và tính đại diện. Ví dụ: thay vì lựa chọn hạn chế, nên sử dụng nhiều ảnh khác nhau để đào tạo các mô hình AI nhận dạng ảnh. Điều này cải thiện chức năng của mô hình bằng cách dạy nó xác định các tính năng khác nhau.