Под «управление данными для ИИ» (data management for AI) понимается процесс сбора, хранения и подготовки данных специально для использования в моделях искусственного интеллекта и машинного обучения. Хотя базовые принципы управления данными остаются неизменными, с данными для ИИ связаны уникальные проблемы и требования, которые отличают методы управления ими от традиционных методов и практик управления данными.
ИИ-модели, в особенности те, что используются в машинном обучении и глубоком обучении, требуют огромных объёмов высококачественных разнообразных данных для целей эффективного обучения. Как отметил генеральный директор компании Komprise Кумар Госвами (Kumar Goswami), см. https://www.komprise.com/glossary_terms/data-management-for-ai/ , «Предприятия должны быть готовы к этой волне изменений, и начинать нужно с подготовки неструктурированных данных, поскольку эти данные являются важнейшим ингредиентом для ИИ и машинного обучения». Эти неструктурированные данные, включающие файлы, объекты и полуструктурированную информацию, часто плохо упорядочены и сложны в управлении, в результате чего возникает потребность в специализированных подходах.
Одним из ключевых отличий управления данными для ИИ является акцент на качестве и многообразие данных. ИИ-модели способны сохранять и усиливать присутствующую в обучающих данных предвзятость и необъективность, что делает критически важным обеспечение репрезентативности данных и отсутствие в них непреднамеренных предвзятостей. Кроме того, для ИИ-данных, чтобы те были полезными для обучения моделей, часто требуются более обширные метаданные и контекст.
Компании сейчас адаптируют свои стратегии управления данными с целью решения этих проблем. Многие из них внедряют методы расширенного управления данными (augmented data management, см. https://www.sas.com/en_us/insights/data-management/data-management.html ), которые сами используют ИИ для повышения качества данных, автоматизации управления метаданными и оптимизации интеграции данных. Например, подобные системы могут автоматически профилировать данные, выявлять персональные данные и предлагать преобразования данных с целью повышения производительности модели.
Последствия эффективного управления данными для ИИ значительны. Организации, которые успешно управляют своими данными для ИИ, могут получить конкурентные преимущества за счёт более точных прогнозов, лучшего принятия решений и инновационных продуктов и услуг на основе ИИ. Однако одновременно встают важные вопросы, касающиеся защиты персональных данных, обеспечения безопасности и этичного использования ИИ. Управление данными для ИИ - это развивающаяся область, которая требует специализированных подходов для удовлетворения уникальных потребностей моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/data-management-for-ai-navigating-the-unique-challenges-of-ai-driven-data/
Комментариев нет:
Отправить комментарий