Data is die deurslaggewende komponent vir generatiewe KI - Oor die belangrikheid van data vir KI

🌐📊 Die belangrikheid van data vir generatiewe KI

Data is die ruggraat van moderne tegnologie en speel 'n kritieke rol in die ontwikkeling en werking van generatiewe KI. Generatiewe KI, ook bekend as kunsmatige intelligensie, wat in staat is om inhoud te skep (soos teks, beelde, musiek en selfs video's), is tans een van die mees innoverende en dinamiese areas van tegnologiese ontwikkeling. Maar wat maak hierdie ontwikkeling moontlik? Die antwoord is eenvoudig: data.

📈💡 Data: Die hart van generatiewe KI

In baie opsigte is data die kern van generatiewe KI. Sonder groot hoeveelhede data van hoë gehalte sou die algoritmes wat hierdie stelsels aandryf nie in staat wees om te leer of te ontwikkel nie. Die tipe en kwaliteit data wat gebruik word om hierdie modelle op te lei, bepaal grootliks hul vermoë om kreatiewe en bruikbare resultate te lewer.

Om te verstaan ​​hoekom data so belangrik is, moet ons kyk na die proses van hoe generatiewe KI-stelsels werk. Hierdie stelsels word opgelei met behulp van masjienleer, veral diep leer. Diep leer is 'n subset van masjienleer gebaseer op kunsmatige neurale netwerke wat die manier waarop die menslike brein werk, naboots. Hierdie netwerke word gevoer met groot hoeveelhede data waaruit hulle patrone en verbindings kan herken en leer.

📝📚 Tekskepping deur generatiewe KI: 'n Eenvoudige voorbeeld

'n Eenvoudige voorbeeld is teksskepping met behulp van generatiewe AI. As 'n KI oortuigende tekste wil kan skryf, moet dit eers 'n enorme hoeveelheid linguistiese data ontleed. Hierdie data-ontledings stel KI in staat om die struktuur, grammatika, semantiek en stylmiddele van menslike taal te verstaan ​​en te repliseer. Hoe meer uiteenlopend en omvangryk die data is, hoe beter kan die KI verskillende linguistiese style en nuanses verstaan ​​en weergee.

🧹🏗️ Kwaliteit en voorbereiding van data

Maar dit gaan nie net oor die hoeveelheid data nie, die kwaliteit is ook deurslaggewend. Data van hoë gehalte is skoon, goed saamgestel en verteenwoordigend van wat die KI veronderstel is om te leer. Dit sal byvoorbeeld nie nuttig wees om 'n teks-KI op te lei met data wat oorwegend foutiewe of verkeerde inligting bevat nie. Dit is ewe belangrik om te verseker dat die data vry van vooroordeel is. Vooroordeel in die opleidingsdata kan veroorsaak dat KI bevooroordeelde of onakkurate resultate lewer, wat in baie gebruiksgevalle problematies kan wees, veral in sensitiewe gebiede soos gesondheidsorg of geregtigheid.

Nog 'n belangrike aspek is die diversiteit van data. Generatiewe AI trek voordeel uit 'n wye verskeidenheid databronne. Dit verseker dat die modelle meer algemeen doelgerig is en in staat is om op 'n verskeidenheid kontekste en gebruiksgevalle te reageer. Byvoorbeeld, wanneer 'n generatiewe model vir teksproduksie opgelei word, moet die data uit verskillende genres, style en eras kom. Dit gee die KI die vermoë om 'n wye verskeidenheid spellings en formate te verstaan ​​en te genereer.

Benewens die belangrikheid van die data self, is die proses van datavoorbereiding ook deurslaggewend. Data moet dikwels verwerk word voordat die KI opgelei word om die bruikbaarheid daarvan te maksimeer. Dit sluit take in soos die skoonmaak van die data, die verwydering van duplikate, die regstelling van foute en die normalisering van die data. 'n Noukeurig uitgevoerde data-voorbereidingsproses help baie om die werkverrigting van die KI-model te verbeter.

🖼️🖥️ Beeldgenerering deur generatiewe KI

’n Belangrike area waar generatiewe KI en die belangrikheid van data veral duidelik is, is beeldgenerering. Tegnieke soos Generative Adversarial Networks (GAN's) het tradisionele beeldgenereringsmetodes 'n rewolusie veroorsaak. GAN's bestaan ​​uit twee neurale netwerke wat teen mekaar meeding: 'n kragopwekker en 'n diskrimineerder. Die kragopwekker skep beelde, en die diskrimineerder evalueer of hierdie beelde werklik is (van 'n opleidingdatastel) of gegenereer (deur die opwekker). Deur hierdie kompetisie verbeter die kragopwekker voortdurend totdat dit bedrieglike werklike beelde kan produseer. Ook hier is uitgebreide en diverse beelddata nodig om die kragopwekker in staat te stel om realistiese en gedetailleerde beelde te skep.

🎶🎼 Musieksamestelling en generatiewe KI

Die belangrikheid van data strek ook tot die gebied van musiek. Generatiewe musiek-KI's gebruik groot databasisse van musiekstukke om die strukture en patrone kenmerkend van bepaalde musiekstyle te leer. Met hierdie data kan KI's nuwe musiekstukke komponeer wat stilisties soortgelyk is aan die werke van menslike komponiste. Dit bied opwindende geleenthede in die musiekbedryf, byvoorbeeld in die ontwikkeling van nuwe komposisies of persoonlike musiekproduksie.

📽️🎬 Videoproduksie en generatiewe KI

Data het ook onskatbare waarde in videoproduksie. Generatiewe modelle is in staat om video's te skep wat realisties lyk en innoverend is. Hierdie AI's kan gebruik word om spesiale effekte vir films te skep of om nuwe tonele vir videospeletjies te skep. Die onderliggende data kan bestaan ​​uit miljoene videogrepe wat verskillende tonele, perspektiewe en bewegingspatrone bevat.

🎨🖌️ Kuns en generatiewe KI

Nog 'n gebied wat voordeel trek uit generatiewe KI en die belangrikheid van data is kuns. Artistieke KI-modelle skep pragtige kunswerke wat geïnspireer is deur die meesters van die verlede of stel heeltemal nuwe artistieke style bekend. Hierdie stelsels word opgelei op datastelle wat werke van verskillende kunstenaars en eras bevat om 'n wye reeks artistieke style en tegnieke vas te vang.

🔒🌍 Etiek en databeskerming

Etiek speel ook 'n belangrike rol wanneer dit kom by data en generatiewe KI. Omdat die modelle dikwels groot hoeveelhede persoonlike of sensitiewe data gebruik, moet privaatheidskwessies in ag geneem word. Dit is belangrik dat data regverdig en deursigtig gebruik word en dat individue se privaatheid beskerm word. Maatskappye en navorsingsinstellings moet verseker dat hulle data verantwoordelik hanteer en dat die KI-stelsels wat hulle ontwikkel aan etiese standaarde voldoen.

Ter afsluiting, data is die kritieke komponent vir die ontwikkeling en sukses van generatiewe KI. Hulle is nie net die grondstof waaruit hierdie stelsels hul kennis put nie, maar ook die sleutel om hul volle potensiaal in 'n verskeidenheid toepassingsgebiede te bereik. Deur noukeurige data-insameling, verwerking en gebruik kan ons verseker dat generatiewe KI-stelsels nie net kragtiger en buigsaam is nie, maar ook eties en veilig is. Die reis van generatiewe KI is nog in sy vroeë stadiums, en die rol van data sal steeds sentraal wees.

📣 Soortgelyke onderwerpe

•  📊 Die essensie van data vir generatiewe KI
• 📈 Datakwaliteit en diversiteit: Sleutel tot KI-sukses
• 🎨 Kunsmatige kreatiwiteit: generatiewe KI in kuns en ontwerp
• 📝 Data-gebaseerde teksskepping deur generatiewe KI
• 🎬 Revolusie in videoproduksie danksy generatiewe KI
• 🎶 Generatiewe KI komponeer: Die toekoms van musiek
• 🧐 Etiese oorwegings in die gebruik van data vir KI
• 👾 Generatiewe teenstandersnetwerke: van kode tot kuns
• 🧠 Diep leer en die belangrikheid van data van hoë gehalte
• 🔍 Die proses om data vir generatiewe KI voor te berei

#️⃣ Hashtags: #Data #GenerativeAI #Ethics #Copywriting #Creativity

📊💻 Data vorm die basis vir KI. Vir die opleiding word vry toeganklike data vanaf die internet gebruik, wat swaar gefiltreer word.

• Dit is moeilik om vervormings tydens opleiding te vermy. Die modelle poog dus om gebalanseerde antwoorde te gee en problematiese terme te vermy.
• Die akkuraatheid van KI-modelle wissel na gelang van die toepassing, met elke detail wat relevant is wanneer onder meer siektes gediagnoseer word.
• Databeskerming en data-oordraagbaarheid is uitdagings in die mediese konteks.

Ons data word nou oral op die internet ingesamel en word ook gebruik om groot taalmodelle soos ChatGPT op te lei. Maar hoe word kunsmatige intelligensie (KI) opgelei, hoe word verseker dat geen verdraaiings, sogenaamde vooroordele, in die modelle ontstaan ​​nie en hoe word databeskerming gehandhaaf? Reinhard Heckel, professor in masjienleer aan die Tegniese Universiteit van München (TUM), verskaf antwoorde op hierdie vrae. Hy doen navorsing oor groot taalmodelle en beeldmetodes in medisyne.

🔍🤖 Watter rol speel data in die opleiding van KI-stelsels?

KI-stelsels gebruik data as opleidingsvoorbeelde. Groot taalmodelle soos ChatGPT kan slegs vrae beantwoord oor onderwerpe waarin hulle opgelei is.

Die meeste van die inligting wat algemene taalmodelle vir opleiding gebruik, is data wat vrylik op die internet beskikbaar is. Hoe meer opleidingsdata daar is vir 'n vraag, hoe beter is die resultate. As daar byvoorbeeld baie goeie tekste is wat verbande in wiskunde beskryf vir 'n KI wat veronderstel is om te help met wiskundetake, sal die opleidingsdata dienooreenkomstig goed wees. Terselfdertyd is daar tans baie filtering wanneer data gekies word. Uit die groot massa data word slegs die goeie data ingesamel en vir opleiding gebruik.

📉🧠 Wanneer data gekies word, hoe word die KI verhoed om byvoorbeeld rassistiese of seksistiese stereotipes, sogenaamde vooroordeel, te produseer?

Dit is baie moeilik om 'n metode te ontwikkel wat nie terugval op klassieke stereotipes nie en onbevooroordeeld en regverdig is. As jy byvoorbeeld wil voorkom dat die resultate verdraai word ten opsigte van velkleur, is dit relatief maklik. As geslag egter ook by velkleur gevoeg word, kan situasies ontstaan ​​waarin dit nie meer vir die model moontlik is om terselfdertyd heeltemal onbevooroordeeld ten opsigte van velkleur en geslag op te tree nie.

Die meeste taalmodelle probeer dus om byvoorbeeld ’n gebalanseerde antwoord op politieke vrae te gee en om verskeie perspektiewe te belig. Wanneer opleiding gebaseer is op media-inhoud, word voorkeur gegee aan media wat aan joernalistieke kwaliteitskriteria voldoen. Boonop word daar, wanneer data gefiltreer word, gesorg dat sekere woorde, byvoorbeeld rassisties of seksisties, nie gebruik word nie.

🌐📚 In sommige tale is daar baie inhoud op die internet, in ander is daar aansienlik minder. Hoe beïnvloed dit die kwaliteit van die resultate?

Die meeste van die internet is in Engels. Dit maak dat groottaalmodelle die beste in Engels werk. Maar daar is ook baie inhoud vir die Duitse taal. Vir tale wat nie so bekend is nie en waarvoor daar nie soveel tekste is nie, is daar egter minder opleidingsdata en die modelle werk dus slegter.

Hoe goed taalmodelle in sekere tale gebruik kan word, kan maklik waargeneem word omdat hulle sogenaamde skaalwette volg. Dit toets of 'n taalmodel in staat is om die volgende woord te voorspel. Hoe meer opleidingsdata daar is, hoe beter word die model. Maar nie net word dit beter nie, dit word ook voorspelbaar beter. Dit kan maklik deur 'n wiskundige vergelyking voorgestel word.

💉👨‍⚕️ Hoe akkuraat moet KI in die praktyk wees?

Dit hang baie af van die onderskeie toepassingsgebied. Vir foto's wat byvoorbeeld met KI na-verwerk word, maak dit nie saak of elke haar aan die einde op die regte plek is nie. Dit is dikwels genoeg as 'n prentjie op die ou end goed lyk. Selfs met Groot Taalmodelle is dit belangrik dat die vrae goed beantwoord word of besonderhede ontbreek of verkeerd is, is nie altyd deurslaggewend nie. Benewens taalmodelle doen ek ook navorsing op die gebied van mediese beeldverwerking. Dit is baie belangrik hier dat elke detail van die beeld wat geskep word, korrek is. As ek KI vir diagnoses gebruik, moet dit absoluut korrek wees.

🛡️📋 Die gebrek aan databeskerming word dikwels in verband met KI bespreek. Hoe word verseker dat persoonlike data beskerm word, veral in 'n mediese konteks?

Die meeste mediese toepassings gebruik pasiëntdata wat anoniem is. Die werklike gevaar is nou dat daar situasies is waarin gevolgtrekkings nog uit die data gemaak kan word. Byvoorbeeld, MRI- of CT-skanderings kan dikwels gebruik word om ouderdom of geslag op te spoor. Daar is dus eintlik anonieme inligting in die data. Hier is dit belangrik om pasiënte van voldoende inligting te voorsien.

⚠️📊 Watter ander probleme is daar wanneer KI in 'n mediese konteks opgelei word?

'n Groot probleem is om data in te samel wat baie verskillende situasies en scenario's weerspieël. KI werk die beste wanneer die data waarop dit toegepas word soortgelyk is aan die opleidingsdata. Die data verskil egter van hospitaal tot hospitaal, byvoorbeeld in terme van pasiëntsamestelling of die toerusting wat data genereer. Daar is twee opsies om die probleem op te los: óf ons kry dit reg om die algoritmes te verbeter óf ons moet ons data optimaliseer sodat dit beter op ander situasies toegepas kan word.

👨‍🏫🔬 Oor die persoon:

Prof. Reinhard Heckel doen navorsing op die gebied van masjienleer. Hy werk aan die ontwikkeling van algoritmes en teoretiese grondslae vir diep leer. Een fokus is op mediese beeldverwerking. Hy ontwikkel ook DNS-databerging en werk aan die gebruik van DNS as 'n digitale inligtingstegnologie.

Hy is ook 'n lid van die Munich Data Science Institute en die Munich Centre for Machine Learning.

☑️ Bedryfskenner, hier met sy eie Xpert.Digital industrie-spilpunt met meer as 2 500 spesialisartikels

 

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

 

 

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus