Kako potražnja za modelima umjetne inteligencije nastavlja rasti, velike tehnološke tvrtke suočavaju se s jedinstvenim izazovom: nedostatkom podataka potrebnih za napajanje njihovih algoritama. Ova rijetkost ih tjera da razmišljaju izvan okvira i istražuju nekonvencionalne metode obuke njihovih sustava umjetne inteligencije. Ovdje istražujemo neke od najluđih rješenja koja se pojavljuju.
**Proširenje Podataka: Umjetnost Sinteze**
Jedno rješenje kojem su se velike tehnološke tvrtke okrenule je proširenje podataka. Ova tehnika uključuje stvaranje novih podataka primjenom različitih transformacija ili modifikacija na postojeće skupove podataka. Unošenjem sitnih promjena, poput rotiranja, promjene veličine ili dodavanja šuma, tvrtke su u mogućnosti generirati dodatne primjere za učenje njihovih modela AI. Ovaj pristup ne samo da povećava količinu podataka, već i diversificira skup za obuku, dovodeći do čvršćih i prilagodljivijih algoritama.
**Simulirana Okruženja: Virtualna Stvarnost za AI**
Drugo inovativno rješenje leži u korištenju simuliranih okruženja. Stvaranjem virtualnih svjetova, programeri mogu generirati velike količine sintetičkih podataka za obuku modela AI. Ta simulirana okruženja oponašaju stvarne scenarije, omogućavajući algoritmima učenje i prilagodbu u kontroliranom okruženju. Primjerice, u području autonomne vožnje, tvrtke mogu koristiti simulirane gradove za obuku samoupravljajućih vozila bez potrebe za obimnom prikupljanjem stvarnih podataka.
**Federirano Učenje: Suradnička Inteligencija**
Federirano učenje nudi obećavajući način za prevladavanje ograničenja podataka. Ovaj pristup omogućava da se modeli AI obuče lokalno na pojedinačnim uređajima, poput pametnih telefona ili prijenosnih računala, bez potrebe za centralizacijom podataka na jednom mjestu. Umjesto toga, modeli se obučavaju koristeći lokalno dostupne podatke, a dijele se samo ažuriranja i agregirana znanja. Ovo ne samo da rješava zabrinutosti oko privatnosti, već omogućava modelima AI da se obuče na većoj skali, koristeći distribuiranu mrežu uređaja.
**Prijenosno Učenje: Iskorištavanje Postojećih Ekspertiza**
Jedan od najefikasnijih načina za savladavanje izazova nedostatka podataka je kroz prijenosno učenje. Ova tehnika uključuje korištenje već prethodno obučenih modela koji su razvijeni na skupovima podataka velikog opsega, te njihovo fine-tuning za specifične zadatke ili domene s ograničenim podacima. Iskorištavanjem znanja i naučenih značajki iz ovih postojećih modela, razvojni programeri mogu značajno smanjiti zahtjeve za podacima potrebnim za obuku novih sustava AI, otvarajući vrata širem rasponu primjena.
### Česta Pitanja
**Što je proširenje podataka?**
Proširenje podataka je tehnika koja se koristi za povećanje količine dostupnih podataka za obuku modela AI stvaranjem novih primjera putem modifikacija ili transformacija postojećih skupova podataka.
**Kako federirano učenje rješava ograničenja podataka?**
Federirano učenje omogućava modelima AI da se obuče lokalno na pojedinačnim uređajima, čime se minimizira potreba za centraliziranjem prikupljanja podataka. Korištenjem distribuirane mreže uređaja, modeli se mogu obučiti u većoj mjeri osiguravajući pritom privatnost i sigurnost podataka.
**Što je prijenosno učenje?**
Prijenosno učenje je metoda u kojoj se već prethodno obučeni modeli razvijeni na skupovima podataka velikog opsega fine-tune-iraju za specifične zadatke ili domene s ograničenim podacima. Time se razvojnicima omogućuje smanjenje zahtjeva za podacima potrebnim za obuku novih sustava AI, koristeći znanje i naučene značajke iz postojećih modela.
### Izvori
Primjer Izvora
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl