人工知能のパラダイムはモデル中心からデータ中心に移行

データ指向の人工知能は、生成 AI システムにおける錯覚や偏見を軽減し、その結果、出力の品質を向上させることができます。

『モデル中心からデータ中心の AI へのパラダイム シフト』を翻訳した著者ラーフル プラダンは 16 年以上の経験があり、現在は Couchbase の製品および戦略担当副社長を務めています。 。

トランスフォーマー ニューラル ネットワークや敵対的生成ネットワーク (GAN) などの人工知能 (AI) の進歩により、テクノロジー分野は大きな変革を迎えています。これらのテクノロジーは大きな可能性を秘めているだけでなく、大規模なイノベーションと創造性を解き放つこともできます。より正確で効率的なソリューションを提供し、さまざまな業界に新しいビジネスと開発の機会をもたらすことができます。トランスフォーマー ニューラル ネットワークと GAN を組み合わせることで、AI システムが人間の言語、画像、音声をよりよく理解して生成できるようになり、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などの分野の開発が促進されます。これらのテクノロジーがますます成熟するにつれて、より革新的なアプリケーションやブレークスルーが出現し、人間社会により多くのものをもたらすことが期待できます。AI の発展に伴い、データが重要になります。データは機械学習プロジェクトを推進する生命線であり、概念を実用的な洞察に変えます。しかし、AI プロジェクトでデータを効果的に活用するには課題が多く、その導入と変革的価値の実現が妨げられています。

AI の開発を強化するために、私たちは現在、モデル中心からデータ中心の AI 変革へのパラダイム シフトを経験しています。この移行の目的は、敵対的生成ネットワーク システムで生じる幻覚と偏見を軽減することです。データ中心の AI に焦点を当て、モデルをデータに近づけることで、AI モデルの出力を向上させ、企業がその可能性を最大限に発揮できるように支援します。この変化はAIの開発に重要な推進力をもたらすでしょう。

モデル中心の AI 手法

従来のモデル中心の AI 手法は、機械学習開発の主な方法です。その中心的なアイデアは、継続的な反復を通じてモデルのパフォーマンスを向上させ、特定のデータセットを処理する最適なモデルを生成することです。研究者やエンジニアは、モデルのパラメーター、レイヤー数、その他のアーキテクチャ要素の微調整に多くの時間を費やしています。しかし、これまでモデルの構築と微調整は複雑でリソースを大量に消費するプロセスであり、有意義な結果を生み出すためには深い専門知識が必要だったため、データは二次的な要素として扱われることがよくありました。しかし、近年、機械学習技術の進歩や計算能力の向上に伴い、データの重要性が徐々に重要視されるようになってきています。最新の AI 手法は、データの品質と多様性にさらに注意を払い、より大規模なデータセットとより強力なコンピューティング能力を通じてモデルをトレーニングすることで、モデルのパフォーマンスと汎化能力を向上させています。このデータ中心のアプローチは、機械学習の分野における現在の主流の傾向となっています。

データ中心の AI への変換

データ中心のアプローチにより、データが現実世界のシナリオを表すようにクリーニング、強化、保証するなど、モデル トレーニング用のデータの品質が向上します。

人工知能 (AI) モデルが成熟し、複雑さが増すにつれて、組織はデータ品質の向上と、モデルとデータ間の緊密な連携の構築に注力する必要があります。この進化する分野では、データをモデルに転送するのではなく、モデルをデータに近づけるという、必要かつ明確な変化を起こすことが重要です。これにより、モデル出力の品質が向上し、AI システムを悩ませることが多い錯覚が軽減されます。 AI に対するデータ中心のアプローチは、最新のデータに基づいて生成的かつ予測的なエクスペリエンスを提供したい組織にとっての基礎です。

データ中心の AI が将来の開発の方向性ですが、一部のシナリオではモデル中心の AI が依然として重要な役割を果たします。モデル中心の AI は、データが限られている場合、またはモデルの複雑さとパフォーマンスの限界を調査することが目標である場合に特に重要です。これは AI 研究の最前線を推進し、高品質のデータの入手が難しい問題を解決する可能性を提供します。したがって、モデル中心 AI は、データ駆動型 AI を補完するだけでなく、AI 分野において不可欠なアプローチです。

データ中心の考え方による AI の再考

データの品質と関連性を確保する AI へのデータ中心のアプローチに移行することで、組織は次の利点を得ることができます。

ブリッジングデータ品質の向上による現実性の向上

データ中心のアプローチの典型的な利点の 1 つは、現実世界のシナリオと緊密に統合されたエクスペリエンスを提供できることです。モデルが低品質データの誤りに苦戦することが多いモデル中心のアプローチとは異なり、データ中心の人工知能 (AI) は、AI モデルと、AI モデルがナビゲートしようとしている動的な現実との間のギャップを埋めることを目指しています。

幻想の影を軽減する

AI の幻覚は主に欠陥のあるデータによって引き起こされ、不正確または架空の情報が生成されることが特徴です。データ中心のアプローチに移行すると、これらのエラーを削減できる可能性が高まります。よりクリーンでより代表的なデータセットでモデルをトレーニングすると、より正確で信頼性の高い出力が生成されます。

予測および生成 AI の可能性を最大限に引き出す

高品質のデータの強固な基盤により、組織は AI の予測および生成機能を最大限に活用できます。この変化により、AI は既存のデータ パターンをより解釈できるようになり、同時に新しい洞察とエクスペリエンスを生成し、イノベーションの文化と情報に基づいた意思決定を促進します。

データで AI 進化の未来をリードする

モデル中心の人工知能 (AI) 手法からデータ中心の人工知能 (AI) 手法への転換は、考え方の基本的な変化を表しています。これにより、データが AI 変革の中心に据えられます。この移行は単なる技術的な調整ではなく、データを AI の中心に据える概念的な再調整です。組織がこの道に乗り出す際には、堅牢なデータ インフラストラクチャを育成し、データ リテラシーを開発し、AI の約束の基礎としてデータを評価する文化を構築する必要があります。

両方の長所を融合する

強力な AI ソリューションを構築するには、いつデータを重視し、モデルのイノベーションに重点を置くべきかを微妙に理解する必要があります。モデル中心の AI とデータ中心の AI の利点のバランスをとることは、今日の AI の課題を解決し、組織が AI プロジェクトから最大限の価値を得ることができるようにするために重要です。 AI モデルが最新のデータに基づいて開発され、正確で信頼できるものであることを保証するには、組織はデータ中心の AI への変革を受け入れる必要があります。

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