Kun tekoälymallien kysyntä jatkaa kasvuaan, suuret teknologiayritykset kohtaavat ainutlaatuisen haasteen: datan puute algoritmien voitelemiseen. Tämä niukkuus pakottaa heidät ajattelemaan laatikon ulkopuolella ja tutkimaan epätavallisia tapoja kouluttaa tekoälyjärjestelmiään. Tässä uppoudumme joihinkin villimpiin ratkaisuihin, jotka ovat ilmaantumassa.
Datagenerointi: Synteesin taide
Yksi ratkaisu, johon suuret tekniikkayritykset ovat kääntyneet, on datagenerointi. Tämä tekniikka sisältää uuden datan luomisen soveltamalla erilaisia transformaatioita tai muutoksia olemassa oleviin tietojoukkoihin. Erikoistuneiden muutosten, kuten kiertämisen, skaalaamisen tai melun lisäämisen, avulla yritykset voivat luoda lisäesimerkkejä, joista heidän tekoälymallinsa voivat oppia. Tämä lähestymistapa ei pelkästään kasvata datan määrää, vaan myös monipuolistaa koulutusjoukkoa, mikä johtaa kestävämpiin ja mukautettavampiin algoritmeihin.
Simuloidut ympäristöt: Virtuaalitodellisuus tekoälylle
Toinen innovatiivinen ratkaisu löytyy simuloiduista ympäristöistä. Luomalla virtuaalimaailmoja kehittäjät voivat tuottaa valtavia määriä synteettistä dataa tekoälymallien koulutukseen. Nämä simuloidut ympäristöt jäljittelevät todellisia tilanteita, mahdollistaen algoritmien oppia ja sopeutua kontrolloidussa ympäristössä. Esimerkiksi autonomisen ajamisen alalla yritykset voivat käyttää simuloidun kaupungin kouluttaakseen itseohjautuvia ajoneuvoja ilman tarvetta laajamittaiselle todellisen maailman datan keruulle.
Federated Learning: Yhteistyöhön perustuva älykkyys
Federated learning tarjoaa lupaavan tavan voittaa datarajoitukset. Tämä lähestymistapa mahdollistaa tekoälymallien kouluttamisen paikallisesti yksittäisillä laitteilla, kuten älypuhelimilla tai kannettavilla tietokoneilla, ilman tarvetta keskittää dataa yhteen paikkaan. Sen sijaan mallit koulutetaan käyttäen paikallisesti saatavilla olevaa dataa, ja vain päivitykset ja kootut oppimiset jaetaan. Tämä osoittaa huolenaiheet yksityisyydestä ja mahdollistaa myös tekoälymallien kouluttamisen suuremmassa mittakaavassa hyödyntäen hajautettua laiteverkostoa.
Siirto-oppiminen: Olemassa olevan asiantuntemuksen hyödyntäminen
Yksi tehokkaimmista tavoista voittaa datan niukkuuden haaste on siirto-oppiminen. Tämä tekniikka sisältää valmiiksi koulutettujen mallien käytön, jotka on jo kehitetty suurilla aineistoilla, ja hienosäädetään niitä tiettyihin tehtäviin tai toimialoihin rajoitetun datan kanssa. Hyödyntämällä tietoa ja opittuja ominaisuuksia näistä olemassa olevista malleista kehittäjät voivat merkittävästi vähentää datavaatimuksia uusien tekoälyjärjestelmien kouluttamiseen, avaten ovet laajemmalle sovellusten kirjoon.
UKK
Mikä on datagenerointi?
Datagenerointi on tekniikka, jota käytetään lisäämään käytettävissä olevien koulutustietojen määrää tekoälymalleille luomalla uusia esimerkkejä muokkaamalla tai muuntamalla olemassa olevia tietojoukkoja.
Miten federated learning käsittelee datarajoituksia?
Federated learning mahdollistaa tekoälymallien kouluttamisen paikallisesti yksittäisillä laitteilla, minimoimalla tarpeen keskitetylle datan keruulle. Hyödyntämällä hajautettua laiteverkostoa mallit voidaan kouluttaa suuremmassa mittakaavassa samalla varmistaen yksityisyyden ja dataturvallisuuden.
Mitä on siirto-oppiminen?
Siirto-oppiminen on menetelmä, jossa suurilla aineistoilla kehitetyt valmiiksi koulutetut mallit hienosäädetään tiettyihin tehtäviin tai toimialoihin rajoitetun datan kanssa. Tämä mahdollistaa kehittäjien vähentää datavaatimuksia uusien tekoälyjärjestelmien kouluttamiseksi hyödyntämällä tietoa ja opittuja ominaisuuksia olemassa olevista malleista.
Lähteet:
Esimerkkilähde
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk