Som etterspørselen etter kunstig intelligens-modeller fortsatt skyter i været, står Big Tech-selskaper overfor en unik utfordring: en mangel på data for å drive algoritmene sine. Denne knappheten presser dem til å tenke utenfor boksen og utforske ukonvensjonelle metoder for å trene deres kunstig intelligens-systemer. Her dykker vi ned i noen av de villeste løsningene som er under utvikling.
Dataaugmentering: Kunstig syntese
En løsning som Big Tech har vendt seg til, er dataaugmentering. Denne teknikken innebærer å opprette ny data ved å anvende ulike transformasjoner eller endringer på eksisterende datasett. Ved å introdusere små endringer, som rotering, endring i størrelse eller legge til støy, er selskaper i stand til å generere ytterligere eksempler for at deres AI-modeller kan lære av. Denne tilnærmingen øker ikke bare datavolumet, men diversifiserer også treningssettet, noe som fører til mer robuste og tilpasningsdyktige algoritmer.
Simulerte miljøer: Virtuell virkelighet for AI
En annen innovativ løsning ligger i bruken av simulerte miljøer. Ved å skape virtuelle verdener kan utviklere generere store mengder syntetisk data for trening av AI-modeller. Disse simulerte miljøene etterligner virkelige scenarioer, noe som tillater algoritmene å lære og tilpasse seg i en kontrollert setting. For eksempel innen feltet autonom kjøring, kan selskaper bruke simulerte byer til å trene førerløse kjøretøy uten behov for omfattende datainnsamling fra virkelige verden.
Føderert læring: Samarbeidende intelligens
Føderert læring tilbyr en lovende vei for å overvinne datarestriksjoner. Denne tilnærmingen tillater at AI-modeller trenes lokalt på individuelle enheter, som for eksempel smarttelefoner eller bærbare datamaskiner, uten behov for sentralisering av data på ett sted. I stedet bli modellene trent ved bruk av lokalt tilgjengelige data, og kun oppdateringer og aggregerte læringer deles. Dette adresserer ikke bare personvern bekymringer, men tillater også at AI-modeller kan trenes på en større skala ved å utnytte et distribuert nettverk av enheter.
Overføringslæring: Utnytte eksisterende ekspertise
En av de mest effektive måtene å bekjempe utfordringen med dataknapphet på er gjennom overføringslæring. Denne teknikken innebærer å bruke forhåndstrente modeller som allerede er utviklet på store datasett og finjustere dem for spesifikke oppgaver eller domener med begrenset data. Ved å utnytte kunnskapen og de lærete egenskapene fra disse eksisterende modellene, kan utviklere betydelig redusere datakravene for trening av nye AI-systemer og åpne dørene for et bredere spekter av applikasjoner.
Vanlige spørsmål
Hva er dataaugmentering?
Dataaugmentering er en teknikk brukt for å øke mengden treningsdata tilgjengelig for AI-modeller ved å opprette nye eksempler gjennom endringer eller transformasjoner av eksisterende datasett.
Hvordan adresserer føderert læring datarestriksjoner?
Føderert læring tillater at AI-modeller trenes lokalt på individuelle enheter, og minimerer behovet for sentralisering av datainnsamling. Ved å bruke et distribuert nettverk av enheter, kan modellene trenes på en større skala samtidig som personvern og datasikkerhet ivaretas.
Hva er overføringslæring?
Overføringslæring er en metode der forhåndstrente modeller utviklet på store datasett finjusteres for spesifikke oppgaver eller domener med begrenset data. Dette muliggjør at utviklere kan redusere datakravene for trening av nye AI-systemer ved å utnytte kunnskapen og de lærete egenskapene fra eksisterende modeller.
The source of the article is from the blog jomfruland.net