رویکرد داده‌محور در هوش مصنوعی چیست؟

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۰ جولای ۲۰۲۲
لینک منبع WHAT IS DATA-CENTRIC APPROACH IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE?

برای افزایش دقت سیستم‌های هوش مصنوعی، روش داده‌محور شامل بهینه‌سازی روش مجموعه داده‌ها می‌باشد. این استراتژی توسط کارشناسان یادگیری ماشینی امیدوار کننده در نظر گرفته می‌شود زیرا داده‌های پالایش‌شده نتایج بهتری نسبت به داده‌های خام تولید می‌کنند. یک استراتژی داده‌محور به دنبال تضمین ورودی داده با کیفیت بالا به جای سرهم‌بندی با تنظیمات مدل است.

داده‌های آموزشی مورد استفاده در یادگیری ماشینی شامل تصاویر، کلمات، فایل‌های صوتی، فیلم‌ها و دیگر انواع داده‌ها است. مدل توسعه‌یافته و بهینه‌سازی آن در صورتی که داده‌های آموزشی کم‌تر از مقدار واقعی باشند، عملکرد بدی خواهند داشت. از طریق روبات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، این امر ممکن است منجر به تجربیات وحشتناک مصرف‌کننده شود، اما در یک الگوریتم زیستی یا یک ماشین مستقل، ممکن است کشنده باشد.

پلتفرم تفسیر داده‌ها

کیفیت داده‌ها به تفسیر دقیق، درست و سازگار بستگی دارد. اگر داده‌های شما به درستی نام‌گذاری نشده باشند، نمی‌توانید یک مدل را به درستی ایجاد کنید. اگر مقدار داده شما ناکافی باشد، نمی‌توانید یک مدل قوی ایجاد کنید. تفسیر داده‌ها، با این حال، شامل چیزی بیش از کمیت و کیفیت داده‌های برچسب‌دار است؛ همچنین شامل نوع برچسب‌هایی است که شما برای مدل‌هایی که ایجاد می‌کنید، استفاده می‌کنید. به هر حال، حتی اگر ما با استراتژی «مدل محور» ادامه دهیم، مدل ما بدون ارائه برچسب‌گذاری داده بهترین در کلاس، ثابت باقی می‌ماند. این اولین گام در توسعه یک مدل بینایی کامپیوتری است: داده‌های برچسب‌دار باکیفیت و مقیاس‌پذیر. شما چه در حال تشخیص، بخش‌بندی، یا طبقه‌بندی باشید، باید داده‌های خود را قبل از ساخت یک مدل بینایی کامپیوتری تفسیر کنید.

مدیریت داده

یک استراتژی پایدار داده، استراتژی داده محور است. این نشان می‌دهد که شما تمام چرخه عمر داده‌های خود را مدیریت می‌کنید. شما باید توسعه مجموعه داده خود را حتی قبل از ایجاد مدل خود کنترل کنید. مجموعه داده‌های شما باید قادر به فیلتر کردن، مرتب کردن، کپی کردن، ترکیب کردن، به نظم در آوردن و پرس و جو کردن درست تا سطح ابرداده باشند. همانطور که پروژه هوش مصنوعی شما پیشرفت می‌کند، فراهم کردن یک لایه تجسم امن برای تمام داده‌های بدون ساختار به شما کمک خواهد کرد تا درک بهتری از کوه داده‌های کسب‌شده داشته باشید. مهندسان داده، دانشمندان داده و اپراتورهای داده ممکن است مجموعه داده‌ها را سریع‌تر و موثرتر با کمک ابزارهای قوی ارزیابی کنند.

اتوماتیک کردن خطوط لوله

همانطور که در نهایت پروژه هوش مصنوعی خود را رشد می‌دهید، قدرت خودکار کردن روال‌های تجزیه و تحلیل و مدیریت داده احتمالا مهم‌ترین مولفه حفظ موثر یک استراتژی داده محور در مقابل مدل محور خواهد بود. توانایی پیش‌پردازش و پس‌پردازش مجموعه داده‌های شما به اندازه انتشار مدل‌های شما در تولید مهم است. کلید کار این است که بتوانید کار خود را همانطور که مدل‌های به طور مداوم سازگار خود را بازنویسی و بهینه‌سازی می‌کنید، افزایش دهید و قادر به تولید اعتبار داده‌های انسانی در حلقه باشید. با کمک راه‌حل داتالو، کسب و کارها می‌توانند خطوط لوله اتوماسیون داده منحصربه‌فردی بسازند که یادگیری ماشینی و کارهای برچسب زدن انسان را با استفاده از یک رابط کشیدن و رها کردن بدون نیاز به برنامه‌نویسی ترکیب می‌کند.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.