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 deurslaggewende rol in die ontwikkeling en werking van generatiewe KI. Generatiewe KI, ook bekend as kunsmatige intelligensie wat inhoud kan skep (soos teks, beelde, musiek en selfs video's), is tans een van die mees innoverende en dinamiese gebiede van tegnologiese ontwikkeling. Maar wat maak hierdie ontwikkeling moontlik? Die antwoord is eenvoudig: data.

📈💡 Data: Die hart van generatiewe KI

Data is in baie opsigte die hart van generatiewe KI. Sonder groot hoeveelhede hoëgehalte-data, kan die algoritmes wat hierdie stelsels aandryf, nie leer of ontwikkel nie. Die tipe en kwaliteit van die data wat gebruik word om hierdie modelle op te lei, bepaal hul vermoë om kreatiewe en nuttige resultate te lewer, aansienlik.

Om te verstaan ​​waarom data so belangrik is, moet ons kyk na hoe generatiewe KI-stelsels werk. Hierdie stelsels word opgelei deur masjienleer, spesifiek diep leer. Diep leer is 'n deelversameling van masjienleer wat staatmaak op kunsmatige neurale netwerke wat gemodelleer is op hoe die menslike brein werk. Hierdie netwerke word gevoed met massiewe hoeveelhede data, waaruit hulle patrone en verwantskappe kan identifiseer en leer.

📝📚 Teksskepping met behulp van generatiewe KI: 'n Eenvoudige voorbeeld

'n Eenvoudige voorbeeld is teksgenerering met behulp van generatiewe KI. As 'n KI boeiende tekste wil kan skryf, moet dit eers 'n enorme hoeveelheid taalkundige data analiseer. Hierdie data-analise stel die KI in staat om die struktuur, grammatika, semantiek en stilistiese tegnieke van menslike taal te verstaan ​​en te repliseer. Hoe meer divers en omvattend die data is, hoe beter kan die KI verskillende taalstyle en nuanses verstaan ​​en reproduseer.

🧹🏗️ Datakwaliteit en -voorbereiding

Maar dit gaan nie net oor die hoeveelheid data nie; kwaliteit is ook van kritieke belang. Hoëgehalte-data is skoon, goed onderhou en verteenwoordigend van wat die KI veronderstel is om te leer. Dit sou byvoorbeeld van min nut wees om 'n teksgebaseerde KI op te lei met data wat oorwegend foutiewe of onjuiste inligting bevat. Net so belangrik is dit om te verseker dat die data vry van vooroordeel is. Vooroordeel in die opleidingsdata kan veroorsaak dat die 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 die data. Generatiewe KI trek voordeel uit 'n wye reeks databronne. Dit verseker dat die modelle meer algemeen toepaslik 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 reeks skryfstyle en -formate te verstaan ​​en te genereer.

Behalwe vir die belangrikheid van die data self, is die datavoorbereidingsproses ook van kardinale belang. Data moet dikwels verwerk word voor KI-opleiding 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 datavoorbereidingsproses verbeter die werkverrigting van die KI-model aansienlik.

🖼️🖥️ Beeldgenerering deur generatiewe KI

Een belangrike gebied waar generatiewe KI en die belangrikheid van data veral duidelik word, is beeldgenerering. Tegnieke soos Generatiewe Teenstandernetwerke (GAN's) het tradisionele beeldgenereringsmetodes gerevolusioneer. GAN's bestaan ​​uit twee mededingende neurale netwerke: 'n generator en 'n diskriminator. Die generator skep beelde, en die diskriminator evalueer of hierdie beelde eg is (uit 'n opleidingsdatastel) of gegenereer word (deur die generator). Deur hierdie kompetisie verbeter die generator voortdurend totdat dit misleidend realistiese beelde kan produseer. Ook hier is uitgebreide en diverse beelddata nodig om die generator in staat te stel om realistiese en hoogs gedetailleerde beelde te skep.

🎶🎼 Musiekkomposisie en generatiewe KI

Die belangrikheid van data strek tot die musiekveld. Generatiewe musiek-KI's gebruik groot databasisse van musiekstukke om die strukture en patrone wat kenmerkend is van spesifieke musiekstyle te leer. Met hierdie data kan KI's nuwe musiekstukke komponeer wat stilisties ooreenstem met die werke van menslike komponiste. Dit bied opwindende moontlikhede in die musiekbedryf, soos die ontwikkeling van nuwe komposisies of gepersonaliseerde musiekproduksie.

📽️🎬 Videoproduksie en generatiewe KI

Data is ook van onskatbare waarde in videoproduksie. Generatiewe modelle is in staat om video's te skep wat realisties en innoverend lyk. Hierdie KI's kan gebruik word om spesiale effekte vir films te genereer 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 indrukwekkende kunswerke, geïnspireer deur meesters van die verlede of wat heeltemal nuwe artistieke style bekendstel. Hierdie stelsels word opgelei op datastelle wat werke van verskeie kunstenaars en eras bevat om 'n wye reeks artistieke style en tegnieke vas te lê.

🔒🌍 Etiek en Databeskerming

Etiek speel ook 'n deurslaggewende rol wanneer dit kom by data en generatiewe KI. Aangesien hierdie modelle dikwels groot hoeveelhede persoonlike of sensitiewe data gebruik, moet databeskermingskwessies aangespreek word. Dit is noodsaaklik dat die data billik en deursigtig gebruik word en dat die privaatheid van individue beskerm word. Maatskappye en navorsingsinstellings moet verseker dat hulle data verantwoordelik hanteer en dat die KI-stelsels wat hulle ontwikkel aan etiese standaarde voldoen.

Ten slotte, data is die deurslaggewende komponent vir die ontwikkeling en sukses van generatiewe KI. Dit is nie net die rou materiaal waaruit hierdie stelsels hul kennis verkry nie, maar ook die sleutel tot die verwesenliking van hul volle potensiaal oor 'n wye reeks toepassings. Noukeurige data-insameling, -verwerking en -gebruik verseker dat generatiewe KI-stelsels nie net kragtiger en buigsamer is nie, maar ook eties gesond en veilig. Die reis van generatiewe KI is nog in sy vroeë stadiums, en die rol van data sal steeds van sentrale belang 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
• 📝 Datagedrewe 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 Teenstandernetwerke: Van Kode tot Kuns
• 🧠 Diep leer en die belangrikheid van hoëgehalte-data
• 🔍 Die datavoorbereidingsproses vir generatiewe KI

#️⃣ Hutsmerke: #Data #GeneratieweKI #Etiek #Teksskepping #Kreatiwiteit

📊💻 Data vorm die basis vir KI. Vir opleiding word vrylik beskikbare data van die internet gebruik, wat swaar gefiltreer word.

• Dit is moeilik om vooroordele tydens opleiding te vermy. Daarom poog die modelle om gebalanseerde antwoorde te verskaf en problematiese terme te vermy.
• Die akkuraatheid van KI-modelle wissel na gelang van die toepassingsgebied, met elke detail wat onder andere relevant is in die diagnose van siektes.
• Databeskerming en dataportabiliteit is uitdagings in die mediese konteks.

Ons data word nou oral op die internet versamel en ook gebruik om groot taalmodelle soos ChatGPT op te lei. Maar hoe word kunsmatige intelligensie (KI) opgelei, hoe word verseker dat geen vervormings, sogenaamde vooroordele, in die modelle ontstaan ​​nie, en hoe word databeskerming gerespekteer? Reinhard Heckel, professor in masjienleer aan die Tegniese Universiteit van München (TUM), verskaf antwoorde op hierdie vrae. Sy navorsing fokus op groot taalmodelle en mediese beeldtegnieke.

🔍🤖 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 gebruik word vir die opleiding van algemene taalmodelle is gratis aanlyn beskikbaar. Hoe meer opleidingsdata beskikbaar is vir 'n gegewe vraag, hoe beter die resultate. Byvoorbeeld, as daar baie hoëgehalte-tekste is wat wiskundige konsepte beskryf vir 'n KI wat ontwerp is om met wiskundeprobleme te help, sal die opleidingsdata ooreenstemmend goed wees. Huidige dataseleksie behels egter baie streng filtrering. Uit die groot hoeveelheid beskikbare data word slegs die hoëgehalte-data versamel en vir opleiding gebruik.

📉🧠 Hoe word verseker dat die KI nie byvoorbeeld rassistiese of seksistiese stereotipes, sogenaamde vooroordele, produseer wanneer data gekies word nie?

Dit is baie moeilik om 'n metode te ontwikkel wat nie op klassieke stereotipes staatmaak nie en onpartydig en billik werk. Dit is byvoorbeeld relatief maklik om 'n vervorming van die resultate as gevolg van velkleur te voorkom. Wanneer geslag egter ook betrokke is, kan situasies ontstaan ​​waar dit nie meer vir die model moontlik is om heeltemal onpartydig te werk met betrekking tot beide velkleur en geslag gelyktydig nie.

Die meeste taalmodelle poog dus om gebalanseerde antwoorde op byvoorbeeld politieke vrae te verskaf en om verskeie perspektiewe te belig. Wanneer opleiding gebaseer is op media-inhoud, word voorkeur gegee aan media-afsetpunte wat aan joernalistieke kwaliteitskriteria voldoen. Verder word daar by die filtrering van data sorg gedra dat sekere woorde, soos rassistiese of seksistiese woorde, nie verskyn nie.

🌐📚 Sommige tale het baie aanlyn inhoud, terwyl ander aansienlik minder het. Hoe beïnvloed dit die kwaliteit van die resultate?

Die meeste van die internet is in Engels. Dit is hoekom groot taalmodelle die beste in Engels werk. Daar is egter ook baie inhoud in Duits beskikbaar. Vir tale wat minder algemeen is en waarvoor daar minder tekste is, is daar minder opleidingsdata, en die modelle presteer dus swakker.

Hoe goed taalmodelle in spesifieke tale gebruik kan word, kan maklik waargeneem word, aangesien hulle sogenaamde skaleringswette volg. Dit behels die toets of 'n taalmodel die volgende woord kan voorspel. Hoe meer opleidingsdata beskikbaar is, hoe beter word die model. Maar dit verbeter nie net voortdurend nie; die verbetering daarvan is ook voorspelbaar. Dit kan effektief deur 'n wiskundige vergelyking voorgestel word.

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

Dit hang baie af van die spesifieke toepassing. Byvoorbeeld, met foto's wat met KI naverwerk word, maak dit nie saak of elke haartjie op die regte plek is nie. Dikwels is dit genoeg as die finale beeld goed lyk. Net so, met Groot Taalmodelle, is dit belangrik dat die vrae korrek beantwoord word; of besonderhede ontbreek of verkeerd is, is nie altyd van kritieke belang nie. Behalwe taalmodelle, doen ek ook navorsing op die gebied van mediese beeldverwerking. Hier is dit noodsaaklik dat elke detail van 'n gegenereerde beeld akkuraat is. As ek KI vir diagnoses gebruik, moet dit absoluut korrek wees.

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

Die meeste mediese toepassings gebruik geanonimiseerde pasiëntdata. Die werklike gevaar lê daarin dat daar situasies is waar afleidings steeds uit hierdie data gemaak kan word. Ouderdom of geslag kan byvoorbeeld dikwels uit MRI- of CT-skanderings bepaal word. Dus is daar skynbaar geanonimiseerde inligting in die data. Dit is dus van kardinale belang om pasiënte voldoende hieroor in te lig.

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

'n Groot uitdaging lê in die insameling van data wat 'n wye verskeidenheid situasies en scenario's weerspieël. KI werk die beste wanneer die data waarop dit toegepas word soortgelyk is aan die opleidingsdata. Data verskil egter van hospitaal tot hospitaal, byvoorbeeld in terme van pasiëntsamestelling of die toerusting wat gebruik word om die data te genereer. Om hierdie probleem op te los, is daar twee opsies: óf ons slaag daarin om die algoritmes te verbeter, óf ons moet ons data optimaliseer sodat dit meer effektief op ander situasies toegepas kan word.

👨‍🏫🔬 Oor my:

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

Hy is ook 'n lid van die München Data Science Institute en die München Sentrum vir Masjienleer.

☑️ 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