Tehisintellekti mudelite nõudluse jätkudes hiigelkasvu, seisavad suurettevõtted silmitsi unikaalse väljakutsega: andmete nappusega, mis toidaks nende algoritme. See nappus sunnib neid mõtlema kaugemale tavapärastest meetoditest ja uurima ebatavalisi viise, kuidas treenida nende tehisintellektsüsteeme. Siin uurime mõningaid kõige metsikumaid lahendusi, mis on tekkinud.
Andmete suurendamine: Sünteesi kunst
Üks lahendus, millele suurettevõtted on pöördunud, on andmete suurendamine. See tehnikat hõlmab uute andmete loomist, rakendades erinevaid muutusi või modifikatsioone olemasolevatele andmehulkadele. Sisse viies väikseid muudatusi, nagu pööramine, muutmine või müra lisamine, suudavad ettevõtted luua täiendavaid näiteid, millest nende tehisintellektimudelid õppida. See lähenemine mitte ainult ei suurenda andmete hulka, vaid mitmekesistab ka õppimiskomplekti, viies selleni, et algoritmid muutuvad vastupidavamaks ja kohanemisvõimelisemaks.
Simuleeritud keskkonnad: Virtuaalreaalsus tehisintellektile
Teine innovaatiline lahendus põhineb simuleeritud keskkondadel. Luues virtuaalseid maailmu, saavad arendajad genereerida suuri koguseid sünteetilisi andmeid tehisintellektimudelite treenimiseks. Need simulatsioonikeskkonnad jäljendavad reaalseid stsenaariume, võimaldades algoritmidel õppida ja kohaneda kontrollitud keskkonnas. Näiteks autonoomse juhtimise valdkonnas saavad ettevõtted kasutada simuleeritud linnu iseliikuvate sõidukite treenimiseks, ilma vajaduseta koguda ulatuslikke reaalse maailma andmeid.
Föderatiivne õppimine: Koostööline intelligentsus
Föderatiivne õppimine pakub paljulubavat võimalust andme piirangutest ülesaamiseks. Selle lähenemise abil saavad tehisintellektimudelid koolitada kohapealsetel seadmetel, nagu nutitelefonid või sülearvutid, ilma et andmeid tsentraliseeritaks ühte kohta. Selle asemel koolitatakse mudeleid kohapeal saadaolevate andmetega ning jagatakse ainult uuendused ja koondõppe. See aitab mitte ainult adresserida privaatsusprobleeme, vaid võimaldab ka tehisintellektimudelite suuremat mahus koolitamist, kasutades hajusvõrku seadmeid.
Ülekandeõppimine: Olemasoleva ekspertiisi ära kasutamine
Üks tõhusamaid viise andmenappuse probleemi ületamiseks on läbi ülekandeõppimise. See tehnikat hõlmab eelnevalt koolitatud mudelite kasutamist, mis on juba välja töötatud suurte andmehulkade peal ning nende häälestamist konkreetsete ülesannete või valdkondade jaoks piiratud andmetega. Tõestades teadmisi ja omadusi nendest olemasolevatest mudelitest, saavad arendajad oluliselt vähendada vajadust uute tehisintellektisüsteemide koolitamiseks, avades uksi laiale valikule rakendustele.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on andmete suurendamine?
Andmete suurendamine on tehnikat, mida kasutatakse tehisintellekti mudelite jaoks koolitamiseks kättesaadavate koolitusandmete hulga suurendamiseks, luues uusi näiteid olemasolevate andmehulkade muutmise või transformeerimise teel.
Kuidas aitab föderatiivne õppimine lahendada andmepiiranguid?
Föderatiivne õppimine võimaldab tehisintellektimudelite koolitamist kohapealsetel seadmetel, vähendades vajadust tsentraliseeritud andmete kogumiseks. Hajusvõrku seadmete kasutamisega saavad mudelid treenida suuremal mastaabil, tagades samal ajal privaatsuse ja andmete turvalisuse.
Mis on ülekandeõppimine?
Ülekandeõppimine on meetod, kus eelnevalt koolitatud mudelitele, mis on välja töötatud suurte andmehulkade peal, häälestatakse need konkreetsete ülesannete või valdkondade jaoks piiratud andmetega. See võimaldab arendajatel vähendada uute tehisintellektisüsteemide koolitamiseks vajalikke andmehulki, kasutades olemasolevate mudelite teadmisi ja omadusi.
– Allikad:
Näiteks Allikas
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar