人工知能の分野が進化し続けるにつれて、セキュリティと安定性が向上し、データ品質の要件も向上しました。 一般的なデータセットを使用した以前のアルゴリズム モデルが粗食である場合、今度はアルゴリズム モデルをカスタマイズされた栄養食にする必要があります。 企業がモデルの実装能力をさらに向上させたい場合は、元の共通データ セットやインターネット データから徐々に離れ、カスタマイズされたデータ収集に積極的に取り組んでコア データ バリアを作成する必要があります。 現在、世界的に普及しているAlayaデータラベリングプラットフォームは、データ品質の追求で知られています。
「AI は新しい電力」と題した講演の中で、人工知能の国際的権威であるエンダ・ウー氏はデータの重要性を強調しました。「AI の台頭は企業の競争環境を変えています。 企業にとっての障壁はもはやアルゴリズムではなくデータであり、アルゴリズムが製品を機能させるために十分なデータを使用できるようにするためです…」
では、なぜ人工知能の分野の人々は高品質のデータを求め続けるのでしょうか?
パフォーマンスの悪いモデルに直面したとき、エンジニアはデータに問題が存在することに気づかずに、製品の機能や新しいアルゴリズムをいじくり回して何か月も費やしてしまいます。 高品質のデータは、人類にとって大きな進歩をもたらす可能性があります。
解決しようとしている問題を理解できる高品質のデータ。
AI システムはますます複雑になっていますが、AI システムのパフォーマンスを教え、測定するには、高度で賢い人間のマーカー システムが必要です。 現在、誤解を招く情報を特定し分類するために世界について十分に知っているモデルは、スキルの低い労働者をさらに多く使用することによって複雑さが増すことはありません。 アルゴリズムのバイアスを特定するには、正しい世界を特定するための高品質のデータが必要です。
高品質のデータは人間の価値観と一致した目標機能を推進できます
多くの場合、モデルは真の目標の近似値にすぎないデータセットでトレーニングされるため、予期せぬ相違が生じます。 機械学習はコンピューターに私たちが望むように動作するように教えることであり、私たちは肯定的な例を示すことで目標を達成します。 したがって、高品質のモデルを構築するために、機械学習エンジニアが習得する必要がある最も重要なスキルは、高品質のデータセットを構築し、それらが目前の問題に一致していることを確認することです。
AI に現実世界のニーズを解決してもらいたい場合は、モデルを定義し、モデルに人間味を与えるデータセットについて深く考える必要があります。
Alaya は、データ品質に関して常に革新し、世界的な成長を目指しています。Alaya は、Swarm Intelligence を起源とする収集とラベル付けを統合する分散型 AI データ プラットフォームで、ソーシャル コマースを通じてコミュニティ、データ、AI を接続し、AI を提供します。高品質でスケーラブルなデータとその所有権とプライバシーの完全な保護を備えた業界。 AI 業界に高品質の入札収集データを提供し、組み込まれたソーシャル レコメンデーション メカニズムを通じて飛躍的な成長を達成しました。 このコミュニティは、AI 実践者のデータ不足と労働力の不足という問題点を解決し、時間と空間を超えてグループのインテリジェンスをまとめて効率的に再編成するために使用されます。
データ品質の観点から、Alaya は次の XNUMX つのことを達成しました。
- コミュニティ インテリジェンスの分野の理論的指針は、グローバル コミュニティを結び付け、コミュニティ経済を利用して世界中のすべての人々と常にリンクすることで、データの収集が空間に制限されなくなり、グローバル データの収集とラベル付けにより、データの品質。
- 組み込みの階層と独自のインテリジェントな推奨アルゴリズムにより、alaya は同じ属性タグを持つユーザーにニーズを正確に割り当て、専門家グループがニーズに対応できるようにし、データ品質を向上させます。 ユーザー データは、業界最高品質のデータの重要な部分となります。
- Alaya 独自のデータ品質評価システムは、収集およびラベル付け後のデータの正確性と一貫性を保証し、エラーや不一致に対処して顧客に最高品質のデータセットを保証します。
Alaya は、業界の成長を支援するために高品質のデータを提供するという考えに基づいて設立されました。 データ品質の追求がますます進む人工知能の分野において、Alaya のような企業は業界の未来となるでしょう。
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