Gegevens zijn de cruciale component voor generatieve AI - over het belang van gegevens voor de AI

🌐📊 Het belang van gegevens voor generatieve AI

Gegevens zijn de ruggengraat van moderne technologie en spelen een cruciale rol bij de ontwikkeling en werking van generatieve AI. Generatieve AI, ook bekend als kunstmatige intelligentie die in staat is om inhoud te maken (zoals teksten, afbeeldingen, muziek en zelfs video's), is momenteel een van de meest innovatieve en dynamische gebieden van technologische ontwikkeling. Maar wat maakt deze ontwikkeling mogelijk? Het antwoord is eenvoudig: gegevens.

📈💡 Gegevens: het hart van de generatieve AI

Gegevens zijn op veel manieren het hart van de generatieve AI. Zonder uitgebreide hoeveelheden gegevens van hoge kwaliteit konden de algoritmen die deze systemen aandrijven niet leren of ontwikkelen. Het type en de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om deze modellen te trainen, bepalen aanzienlijk hun vermogen om creatieve en nuttige resultaten te produceren.

Om te begrijpen waarom gegevens zo belangrijk zijn, moeten we kijken naar het proces van hoe generatieve AI -systemen werken. Deze systemen worden getraind door machine learning, vooral door diep leren. Diep leren is een subset van machine learning op basis van kunstmatige neuronale netwerken die zijn gemodelleerd naar hoe het menselijk brein werkt. Deze netwerken worden gevoed met enorme hoeveelheden gegevens waaruit u patronen en relaties kunt herkennen en leren.

📝📚 Meercreatie door generatieve AI: een eenvoudig voorbeeld

Een eenvoudig voorbeeld is de tekst van de tekst door generatieve AI. Als een AI in staat is om overtuigende teksten te kunnen schrijven, moet deze eerst een enorme hoeveelheid taalgegevens analyseren. Deze gegevensanalyses stellen de AI in staat om de structuur, grammatica, semantiek en stilistische apparaten van de menselijke taal te begrijpen en te repliceren. Hoe meer divers en uitgebreider de gegevens, hoe beter de AI verschillende taalstijlen en nuances kan begrijpen en reproduceren.

🧹🏗️ Kwaliteit en voorbereiding van de gegevens

Maar het gaat niet alleen om de hoeveelheid gegevens, de kwaliteit is ook cruciaal. Gegevens van hoge kwaliteit zijn schoon, goed onderhouden en representatief voor wat de AI zou moeten leren. Het zou bijvoorbeeld niet erg nuttig zijn om een ​​tekst -AI te trainen met gegevens die meestal onjuiste of onjuiste informatie bevatten. Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens vrij zijn van vooringenomenheid. Bias in de trainingsgegevens kan ertoe leiden dat de AI vooroordelen of onnauwkeurige resultaten oplevert, die in veel toepassingen problematisch kunnen zijn, vooral in gevoelige gebieden zoals gezondheidszorg of rechtvaardigheid.

Een ander belangrijk aspect is de verscheidenheid aan gegevens. Generatieve AI profiteert van een breed scala aan gegevensbronnen. Dit zorgt ervoor dat de modellen meer algemeen worden gebruikt en kunnen reageren op verschillende contexten en toepassingen. Als een generatief model bijvoorbeeld wordt getraind voor tekstproductie, moeten de gegevens afkomstig zijn van verschillende genres, stijlen en tijdperken. Dit geeft de AI de mogelijkheid om een ​​breed scala aan spellingen en formaten te begrijpen en te genereren.

Naast het belang van de gegevens zelf is het proces van het voorbereiden van gegevens ook van cruciaal belang. Gegevens moeten vaak worden verwerkt voordat de AI wordt getraind om uw nut te maximaliseren. Dit omvat taken zoals het reinigen van de gegevens, het verwijderen van duplicaten, het corrigeren van fouten en het normaliseren van de gegevens. Een zorgvuldig uitgevoerd gegevensvoorbereidingsproces draagt ​​aanzienlijk bij om de prestaties van het AI -model te verbeteren.

🖼️🖥️ Foto -generatie via generatieve AI

Een belangrijk gebied waarop generatieve AI en het belang van gegevens bijzonder duidelijk worden, is het genereren van foto's. Technieken zoals generatieve tegenstanders (Goose) hebben een revolutie teweeggebracht in conventionele methoden voor het genereren van beeld. GAN's bestaan ​​uit twee neurale netwerken die tegen elkaar concurreren: een generator en een discriminator. De generator maakt afbeeldingen en de discriminator evalueert of deze afbeeldingen echt zijn (van een trainingsgegevensset) of gegenereerd (van de generator). Deze concurrentie verbetert continu totdat het bedrieglijk echte foto's kan creëren. Ook hier zijn uitgebreide en diverse beeldgegevens nodig om de generator de mogelijkheid te geven om realistische en gedetailleerde afbeeldingen te maken.

🎶🎼 Muziekcompositie en generatieve AI

Het belang van gegevens strekt zich ook uit tot het muziekgebied. Generatieve musik-kis gebruiken grote databases van muziekstukken om de structuren en patronen te leren die kenmerkend zijn voor bepaalde muziekstijlen. Met deze gegevens kan KIS nieuwe muziekstukken samenstellen die op dezelfde manier lijken op de werken van menselijke componisten. Dit opent opwindende kansen in de muziekindustrie, bijvoorbeeld bij de ontwikkeling van nieuwe composities of gepersonaliseerde muziekproductie.

📽️🎬 Video -productie en generatieve AI

Gegevens hebben ook een onschatbare waarde in videoproductie. Generatieve modellen kunnen video's maken die er realistisch uitzien en innovatief zijn. Deze AI's kunnen worden gebruikt om speciale effecten voor films te maken of om nieuwe scènes voor videogames te maken. De onderliggende gegevens kunnen bestaan ​​uit miljoenen videoclips die verschillende scènes, perspectieven en bewegingspatronen bevatten.

🎨🖌️ Kunst en generatieve AI

Een ander gebied dat profiteert van de generatieve AI en het belang van gegevens is kunst. Artistieke AI -modellen creëren indrukwekkende kunstwerken die zijn geïnspireerd door de meesters van het verleden of introduceren volledig nieuwe artistieke stijlen. Deze systemen zijn getraind met gegevensrecords die werken van verschillende kunstenaars en tijdvakken bevatten om een ​​breed scala aan artistieke stijlen en technieken vast te leggen.

🔒🌍 Ethiek en gegevensbescherming

Bovendien speelt ethiek een belangrijke rol als het gaat om gegevens en generatieve AI. Aangezien de modellen vaak grote hoeveelheden persoonlijke of gevoelige gegevens gebruiken, moeten rekening worden gehouden met gegevensbescherming. Het is belangrijk dat de gegevens eerlijk en transparant worden gebruikt en dat de privacy van individuen wordt bewaard. Bedrijven en onderzoeksinstellingen moeten ervoor zorgen dat ze op verantwoorde wijze omgaan met de gegevens en dat de AI -systemen die ze ontwikkelen, overeenkomen met ethische normen.

Concluderend kan worden gezegd dat gegevens de beslissende component zijn voor de ontwikkeling en het succes van generatieve AI. Ze zijn niet alleen de grondstof waaruit deze systemen hun kennis putten, maar ook de sleutel tot het bereiken van hun volledige potentieel op verschillende toepassingsgebieden. Door zorgvuldige gegevensverzameling, verwerking en gebruik, kunnen we ervoor zorgen dat generatieve AI -systemen niet alleen krachtiger en flexibeler zijn, maar ook ethisch gerechtvaardigd en veilig. De reis van de generatieve AI is nog steeds aan het begin en de rol van de gegevens zal van centraal belang blijven.

📣 Soortgelijke onderwerpen

•  📊 De essentie van de gegevens voor generatieve AI
• 📈 Gegevenskwaliteit en variëteit: sleutel tot het succes van de AI
• 🎨 Kunstmatige creativiteit: generatieve AI in kunst en ontwerp
• 📝 Op gegevens gebaseerde tekstpositie via generatieve AI
• 🎬 Revolutie in videoproductie dankzij generatieve AI
• 🎶 Generatieve AI -composes: de toekomst van muziek
• 🧐 Ethische overwegingen bij het gebruik van gegevens voor AI
• 👾 Generatieve tegenstandernetwerken: van code tot kunst
• 🧠 Diep leren en het belang van gegevens van hoge kwaliteit
• 🔍 Het proces van het voorbereiden van gegevens voor generatieve AI

#️⃣ Hashtags: #Daten #GenerativeKi #Ethik #Texter Positie #Creativity

Reinhard Heckel, hoogleraar machine learning - Image: Astrid Eckert / Tum

📊💻 Gegevens vormen de basis voor AI. Voor training worden vrij toegankelijke gegevens van internet gebruikt, die zwaar worden gefilterd.

• Het is moeilijk om vervormingen te voorkomen tijdens het trainen. De modellen proberen daarom evenwichtige antwoorden te geven en doen zonder problematische termen.
• De nauwkeurigheid van AI -modellen varieert afhankelijk van het toepassingsgebied, waardoor elk detail relevant is bij het diagnosticeren van ziekten.
• Gegevensbescherming en de overdraagbaarheid van gegevens zijn uitdagingen in de medische context.

Onze gegevens worden nu overal op internet verzameld en ook gebruikt voor het trainen van grote taalmodellen zoals Chatgpt. Maar hoe wordt kunstmatige intelligentie (AI) getraind, hoe wordt het ervoor gezorgd dat er geen vervormingen, dus aangebrachte bias in de modellen, worden gecreëerd en hoe wordt gegevensbescherming waargenomen? Reinhard Heckel, professor machine learning aan de technische Universiteit van München (TUM), geeft antwoorden op deze vragen. Hij onderzoekt grote taalmodellen en beeldvormingsmethoden in de geneeskunde.

🔍🤖 Welke rol doen gegevens bij het trainen van AI -systemen?

AI -systemen gebruiken gegevens als trainingsvoorbeelden. Grote taalmodellen zoals Chatgpt kunnen alleen vragen beantwoorden over onderwerpen waarop ze ook zijn getraind.

De meeste informatie die algemene taalmodellen gebruiken voor training zijn gegevens die vrij toegankelijk zijn op internet. Hoe meer trainingsgegevens voor een vraag, hoe beter de resultaten. Als er bijvoorbeeld veel goede teksten zijn die de relaties in de wiskunde beschrijven, zijn de trainingsgegevens goed voor een AI die wordt verondersteld te helpen bij wiskundetaken. Tegelijkertijd wordt het zeer sterk gefilterd bij het kiezen van de gegevens. Alleen de goede gegevens worden verzameld uit de grote massa gegevens en gebruikt voor training.

📉🧠 Hoe komt de AI bij het kiezen van de gegevens van het produceren van racistische of seksistische stereotypen, dus -zo aangetaste vooringenomenheid?

Het is heel moeilijk om een ​​methode te ontwikkelen die geen klassieke stereotypen gebruikt en handelingen niet onpartijdig en redelijk gebruikt. Als u bijvoorbeeld wilt voorkomen dat de resultaten worden vervormd in termen van huidskleur, is dit relatief eenvoudig. Als de huid echter ook het geslacht toevoegt, zal situaties die niet langer mogelijk zijn dat het model tegelijkertijd volledig onpartijdig handelt met betrekking tot huidskleur en geslacht.

De meeste spraakmodellen proberen bijvoorbeeld een evenwichtig antwoord te geven in politieke vragen en om verschillende perspectieven te verlichten. Tijdens training op basis van media -inhoud hebben media de voorkeur die overeenkomen met de criteria van de journalistieke kwaliteit. Bij het filteren van gegevens zorgt er bovendien voor dat bepaalde woorden die racistisch of seksistisch zijn bijvoorbeeld niet optreden.

🌐📚 In sommige talen is er veel inhoud op internet, maar aanzienlijk minder voor anderen. Hoe beïnvloedt dit de kwaliteit van de resultaten?

Het grootste deel van het internet is in het Engels. Als gevolg hiervan werken grote taalmodellen het beste in het Engels. Maar er zijn ook veel inhoud voor de Duitse taal. Er zijn daarentegen minder trainingsgegevens voor talen die niet zo bekend zijn en waarvoor er niet zoveel teksten zijn en de modellen erger werken.

Hoe goed taalmodellen in bepaalde talen kunnen worden gebruikt, kunnen eenvoudig worden waargenomen omdat ze zo -opgeroepen schaalwetten volgen. Er wordt getest of een spraakmodel het volgende woord kan voorspellen. Hoe meer trainingsgegevens, hoe beter het model zal. Maar het is niet alleen beter, maar ook beter. Dit kan goed worden weerspiegeld door een wiskundige vergelijking.

💉👨‍⚕️ Hoe moet een AI precies in de praktijk zijn?

Dit hangt sterk af van het respectieve toepassingsgebied. Op foto's bijvoorbeeld, die worden herwerkt met behulp van AI, maakt het niet uit of er uiteindelijk op de juiste plaats is. Het is vaak genoeg als een foto er uiteindelijk goed uitziet. Zelfs met grote taalmodellen is het belangrijk dat de vragen goed worden beantwoord, of details ontbreken of onjuist zijn, is niet altijd beslissend. Naast spraakmodellen onderzoek ik ook op het gebied van medische beeldverwerking. Hier is het heel belangrijk dat elk detail echt gelijk heeft van een foto die is gemaakt. Als ik hier AI gebruik voor diagnoses, moet het absoluut correct zijn.

🛡️📋 In verband met AI wordt het gebrek aan gegevensbescherming vaak besproken. Hoe wordt ervoor gezorgd dat de persoonlijke gegevens met name in de medische context worden beschermd?

De meeste medische toepassingen gebruiken gegevens van geanonimiseerde patiënten. Het echte gevaar is nu dat er situaties zijn waarin u conclusies kunt trekken uit de gegevens. De leeftijd of het geslacht kan bijvoorbeeld vaak worden teruggevoerd op basis van de MRI- of CT -scans. Dus sommige daadwerkelijk geanonimiseerde informatie staat in de gegevens. Hier is het belangrijk om de patiënten voldoende uit te leggen.

⚠️📊 Welke andere moeilijkheden zijn er in de training van AI in de medische context?

Een grote moeilijkheid is om gegevens te verzamelen die veel verschillende situaties en scenario's in kaart brengen. AI werkt het beste als de gegevens waarop deze worden toegepast vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens. De gegevens verschillen echter van ziek huis tot ziekenhuis, bijvoorbeeld met betrekking tot de samenstelling van de patiënt of de apparaten die gegevens genereren. Er zijn twee manieren om het probleem op te lossen: we kunnen de algoritmen verbeteren of we moeten onze gegevens optimaliseren zodat ze ook op andere situaties kunnen worden toegepast.

👨‍🏫🔬 aan de persoon:

Prof. Reinhard Heckel onderzoekt op het gebied van machine learning. Hij werkt aan de ontwikkeling van algoritmen en theoretische grondslagen voor diep leren. Een focus ligt op medische beeldverwerking. Bovendien ontwikkelt hij DNA -gegevensopslag en behandelt het gebruik van DNA als digitale informatietechnologie.

Hij is ook lid van het München Data Science Institute en het München Center for Machine Learning.

☑️ Industrie -expert, hier met een eigen Xpert.Digital Industrial Hub van meer dan 2500 gespecialiseerde bijdragen

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus