Können generative KI und Datenqualität nebeneinander existieren?

In diesem High-Tech-Zeitalter muss jeder mit generativer künstlicher Intelligenz vertraut sein oder zumindest davon gehört haben. Allerdings hat jeder immer Bedenken hinsichtlich der durch künstliche Intelligenz generierten Daten, bei denen es um die Datenqualität gehen muss.

In unserer modernen Zeit sollte jeder mit generativer künstlicher Intelligenz vertraut sein oder zumindest ein gewisses Verständnis dafür haben. Allerdings gibt es immer noch Bedenken hinsichtlich der durch künstliche Intelligenz generierten Daten, was auch zu Diskussionen über die Datenqualität geführt hat.

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Generative künstliche Intelligenz ist eine Art künstliches Intelligenzsystem, dessen Hauptfunktion darin besteht, neue Daten, Texte, Bilder, Audio usw. zu generieren, und nicht nur vorhandene Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Systeme der generativen künstlichen Intelligenz lernen aus großen Datenmengen und Mustern, um neue Inhalte mit einer bestimmten Logik und Semantik zu generieren, die in den Trainingsdaten normalerweise nicht zu sehen sind.

Repräsentative Algorithmen und Modelle der generativen künstlichen Intelligenz umfassen:

• Generative Adversarial Network (GAN): GAN ist ein Modell, das aus zwei neuronalen Netzwerken besteht. Das Generatornetzwerk ist für die Generierung neuer Datenproben verantwortlich, und das Diskriminatornetzwerk ist dafür verantwortlich Bewerten Sie, wie ähnlich die generierten Stichproben realen Daten sind. Durch gegnerisches Training verbessert der Generator kontinuierlich die Qualität der generierten Daten, sodass sie der tatsächlichen Datenverteilung nahe kommen.
• Variativer Autoencoder (VAE): VAE ist ein generatives Modell, das neue Datenproben generiert, indem es die zugrunde liegende Verteilung der Daten lernt. VAE kombiniert die Struktur des Autoencoders mit der Idee eines probabilistischen Generierungsmodells, das Daten mit einer gewissen Variabilität generieren kann.
• Autoregressives Modell: Das autoregressive Modell generiert nach und nach neue Datensequenzen durch Modellierung von Sequenzdaten. Typische autoregressive Modelle umfassen rekurrente neuronale Netze (RNN) und Varianten wie lange Kurzzeitgedächtnisnetze (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU) sowie die neuesten Transformatormodelle (Transformer).
• Autoencoder (AE): Ein Autoencoder ist ein unbeaufsichtigtes Lernmodell, das neue Datenproben generiert, indem es eine komprimierte Darstellung der Daten lernt. Autoencoder können generiert werden, indem Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung kodiert und dann in Rohdatenproben dekodiert werden.

Generative künstliche Intelligenz wird häufig in Bereichen wie der Erzeugung natürlicher Sprache, der Bilderzeugung, der Musikerzeugung usw. eingesetzt. Es kann zur Generierung virtueller künstlicher Inhalte verwendet werden, wie z. B. Dialoge mit virtuellen Charakteren, künstlerische Kreationen, Videospielumgebungen usw. Es kann auch zur Inhaltsgenerierung in Augmented-Reality- und Virtual-Reality-Anwendungen verwendet werden.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität bezieht sich auf die Eigenschaften von Daten wie Eignung, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Glaubwürdigkeit während der Nutzung. Die Qualität der Daten wirkt sich direkt auf die Effektivität der Datenanalyse, des Datenabbaus und der Entscheidungsfindung aus. Zu den Kernaspekten der Datenqualität gehört die Datenintegrität, die sicherstellt, dass die Daten nicht fehlen oder falsch sind; sie stellt sicher, dass die Daten korrekt und präzise sind, was sicherstellt, dass die Daten über verschiedene Systeme hinweg konsistent bleiben; dass die Daten aktualisiert und verfügbar sind, um sicherzustellen, dass die Datenquelle zuverlässig und vertrauenswürdig ist. Zusammen bilden diese Aspekte die Grundstandards der Datenqualität, die für die Gewährleistung der Datengenauigkeit

• unerlässlich sind: Datengenauigkeit bezieht sich auf den Grad, in dem die Daten mit der realen Situation übereinstimmen. Genaue Daten spiegeln den wahren Zustand des besorgniserregenden Phänomens oder Ereignisses wider. Die Datengenauigkeit wird durch die Datenerhebung, -eingabe und -verarbeitung beeinflusst.
• Integrität: Die Integrität der Daten gibt an, ob die Daten alle erforderlichen Informationen enthalten und ob die Daten vollständig sind und nicht fehlen. Vollständige Daten können umfassende Informationen liefern und Analyseverzerrungen aufgrund fehlender Informationen vermeiden.
• Konsistenz: Die Konsistenz von Daten bezieht sich darauf, ob die Informationen in den Daten ohne Widerspruch oder Konflikt miteinander übereinstimmen. Konsistente Daten erhöhen die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Daten.
• Aktualität: Die Aktualität der Daten zeigt an, ob die Daten bei Bedarf rechtzeitig abgerufen und verwendet werden können. Rechtzeitig aktualisierte Daten können die aktuelle Situation widerspiegeln und zur Genauigkeit der Entscheidungsfindung und Analyse beitragen.
• Glaubwürdigkeit: Die Glaubwürdigkeit von Daten gibt an, ob die Quelle und Qualität der Daten vertrauenswürdig sind und ob die Daten verifiziert und geprüft wurden. Vertrauenswürdige Daten erhöhen das Vertrauen in die Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
• Allgemeinheit: Die Allgemeingültigkeit der Daten zeigt an, ob die Daten universell und anwendbar sind und ob sie die Analyse und Anwendung verschiedener Szenarien und Anforderungen erfüllen können.

Datenqualität ist ein wichtiger Indikator zur Messung des Werts und der Verfügbarkeit von Daten. Hochwertige Daten tragen zur Verbesserung der Effektivität und Effizienz der Datenanalyse und -anwendung bei und sind entscheidend für die Unterstützung datengesteuerter Entscheidungsfindung und Geschäftsprozesse.

Können generative KI und Datenqualität nebeneinander existieren?

Generative KI und Datenqualität können tatsächlich nebeneinander existieren. Generative KI-Modelle erfordern häufig große Mengen hochwertiger Daten für das Training, um genaue und reibungslose Ergebnisse zu erzielen. Eine schlechte Datenqualität kann zu instabilem Modelltraining, ungenauen oder verzerrten Ergebnissen führen.

Eine Vielzahl von Maßnahmen kann ergriffen werden, um die Datenqualität sicherzustellen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• Datenbereinigung: Entfernen Sie Fehler, Anomalien oder Duplikate in den Daten, um die Datenkonsistenz und -genauigkeit sicherzustellen.
• Datenanmerkung: Beschriften und kommentieren Sie Daten ordnungsgemäß, um die für das Modelltraining erforderlichen Überwachungssignale bereitzustellen.
• Datenausgleich: Stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Stichproben in jeder Kategorie oder Verteilung im Datensatz ausgeglichen ist, um eine Verzerrung des Modells gegenüber bestimmten Kategorien oder Situationen zu vermeiden.
• Datenerfassung: Erhalten Sie hochwertige Daten durch vielfältige und repräsentative Datenerfassungsmethoden, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf verschiedene Situationen sicherzustellen.
• Datenschutz und Sicherheit: Schützen Sie die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzerdaten und stellen Sie sicher, dass die Datenverarbeitung und -speicherung den einschlägigen Gesetzen, Vorschriften und Datenschutzrichtlinien entspricht.

Obwohl die Datenqualität für generative künstliche Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist, ist es auch wichtig zu beachten, dass generative künstliche Intelligenzmodelle den Mangel an Datenqualität bis zu einem gewissen Grad durch große Datenmengen ausgleichen können. Selbst bei eingeschränkter Datenqualität ist es daher immer noch möglich, die Leistung generativer KI durch Erhöhung der Datenmenge und den Einsatz geeigneter Modellarchitekturen und Trainingstechniken zu verbessern. Allerdings sind qualitativ hochwertige Daten nach wie vor einer der Schlüsselfaktoren für die Gewährleistung der Modellleistung und -effektivität.

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