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

🌐📊 Het belang van data voor generatieve AI

Data vormt de ruggengraat van moderne technologie en speelt een cruciale rol in de ontwikkeling en werking van generatieve AI. Generatieve AI, ook wel kunstmatige intelligentie genoemd die in staat is om content te creëren (zoals tekst, 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 simpel: data.

📈💡 Data: Het hart van generatieve AI

Data vormt in veel opzichten de kern van generatieve AI. Zonder enorme hoeveelheden hoogwaardige data zouden de algoritmes die deze systemen aandrijven niet kunnen leren of evolueren. Het type en de kwaliteit van de data die gebruikt worden om deze modellen te trainen, bepalen in belangrijke mate hun vermogen om creatieve en bruikbare resultaten te produceren.

Om te begrijpen waarom data zo belangrijk is, moeten we kijken naar hoe generatieve AI-systemen werken. Deze systemen worden getraind door middel van machine learning, met name deep learning. Deep learning is een subset van machine learning die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken die zijn gemodelleerd naar de werking van het menselijk brein. Deze netwerken worden gevoed met enorme hoeveelheden data, waarmee ze patronen en verbanden kunnen herkennen en leren.

📝📚 Tekstcreatie met behulp van generatieve AI: een eenvoudig voorbeeld

Een eenvoudig voorbeeld is tekstgeneratie met behulp van generatieve AI. Om overtuigende teksten te kunnen schrijven, moet een AI eerst een enorme hoeveelheid taalkundige data analyseren. Deze data-analyse stelt de AI in staat de structuur, grammatica, semantiek en stilistische middelen van de menselijke taal te begrijpen en na te bootsen. Hoe diverser en uitgebreider de data, hoe beter de AI verschillende taalstijlen en nuances kan begrijpen en reproduceren.

🧹🏗️ Datakwaliteit en -voorbereiding

Maar het gaat niet alleen om de kwantiteit van de data; kwaliteit is minstens zo belangrijk. Hoogwaardige data is schoon, goed onderhouden en representatief voor wat de AI moet leren. Het heeft bijvoorbeeld weinig zin om een ​​tekstgebaseerde AI te trainen met data die voornamelijk foutieve of onjuiste informatie bevat. Even belangrijk is ervoor te zorgen dat de data vrij is van vooringenomenheid. Vooringenomenheid in de trainingsdata kan ertoe leiden dat de AI bevooroordeelde of onnauwkeurige resultaten produceert, wat in veel gevallen problematisch kan zijn, vooral in gevoelige gebieden zoals de gezondheidszorg of justitie.

Een ander belangrijk aspect is de diversiteit van de data. Generatieve AI profiteert van een breed scala aan databronnen. Dit zorgt ervoor dat de modellen breder toepasbaar zijn en kunnen inspelen op uiteenlopende contexten en gebruikssituaties. Bijvoorbeeld, bij het trainen van een generatief model voor tekstproductie, moet de data afkomstig zijn uit verschillende genres, stijlen en tijdperken. Dit geeft de AI de mogelijkheid om een ​​breed scala aan schrijfstijlen en -vormen te begrijpen en te genereren.

Naast het belang van de data zelf, is ook het data-voorbereidingsproces cruciaal. Data moet vaak worden bewerkt voordat AI-training plaatsvindt om de bruikbaarheid ervan te maximaliseren. Dit omvat taken zoals het opschonen van de data, het verwijderen van duplicaten, het corrigeren van fouten en het normaliseren van de data. Een zorgvuldig uitgevoerd data-voorbereidingsproces verbetert de prestaties van het AI-model aanzienlijk.

🖼️🖥️ Beeldgeneratie via generatieve AI

Een belangrijk gebied waar generatieve AI en het belang van data bijzonder duidelijk worden, is beeldgeneratie. Technieken zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) hebben een revolutie teweeggebracht in traditionele methoden voor beeldgeneratie. GAN's bestaan ​​uit twee concurrerende neurale netwerken: een generator en een discriminator. De generator creëert afbeeldingen en de discriminator beoordeelt of deze afbeeldingen echt zijn (afkomstig uit een trainingsdataset) of gegenereerd (door de generator). Door deze concurrentie verbetert de generator continu totdat hij bedrieglijk realistische afbeeldingen kan produceren. Ook hier is uitgebreide en diverse beelddata nodig om de generator in staat te stellen realistische en zeer gedetailleerde afbeeldingen te creëren.

🎶🎼 Muziekcompositie en generatieve AI

Het belang van data strekt zich uit tot de muziekwereld. Generatieve muziek-AI's gebruiken grote databases met muziekstukken om de structuren en patronen te leren die kenmerkend zijn voor specifieke muziekstijlen. Met deze data kunnen AI's nieuwe muziekstukken componeren die qua stijl lijken op de werken van menselijke componisten. Dit opent spannende mogelijkheden in de muziekindustrie, zoals de ontwikkeling van nieuwe composities of gepersonaliseerde muziekproductie.

📽️🎬 Videoproductie en generatieve AI

Data is ook van onschatbare waarde bij videoproductie. Generatieve modellen zijn in staat om video's te creëren die realistisch en innovatief lijken. Deze AI's kunnen worden gebruikt om speciale effecten voor films te genereren of om nieuwe scènes voor videogames te creëren. De onderliggende data kan bestaan ​​uit miljoenen videoclips met diverse scènes, perspectieven en bewegingspatronen.

🎨🖌️ Kunst en generatieve AI

Een ander gebied dat profiteert van generatieve AI en het belang van data is de kunst. Artistieke AI-modellen creëren indrukwekkende kunstwerken, geïnspireerd door meesters uit het verleden of met geheel nieuwe artistieke stijlen. Deze systemen worden getraind op datasets met werken van verschillende kunstenaars en uit verschillende tijdperken om een ​​breed scala aan artistieke stijlen en technieken vast te leggen.

🔒🌍 Ethiek en gegevensbescherming

Ethiek speelt ook een cruciale rol als het gaat om data en generatieve AI. Omdat deze modellen vaak grote hoeveelheden persoonlijke of gevoelige data gebruiken, moeten er zorgen over gegevensbescherming worden geuit. Het is essentieel dat de data eerlijk en transparant worden gebruikt en dat de privacy van individuen wordt beschermd. Bedrijven en onderzoeksinstellingen moeten ervoor zorgen dat ze verantwoordelijk met data omgaan en dat de AI-systemen die ze ontwikkelen voldoen aan ethische normen.

Kortom, data is de cruciale component voor de ontwikkeling en het succes van generatieve AI. Het is niet alleen de grondstof waaruit deze systemen hun kennis putten, maar ook de sleutel tot het volledig benutten van hun potentieel in een breed scala aan toepassingen. Zorgvuldige dataverzameling, -verwerking en -gebruik zorgen ervoor dat generatieve AI-systemen niet alleen krachtiger en flexibeler zijn, maar ook ethisch verantwoord en veilig. De ontwikkeling van generatieve AI staat nog in de kinderschoenen en de rol van data zal van essentieel belang blijven.

📣 Soortgelijke onderwerpen

•  📊 De essentie van data voor generatieve AI
• 📈 Datakwaliteit en -diversiteit: de sleutel tot AI-succes
• 🎨 Kunstmatige creativiteit: generatieve AI in kunst en design
• 📝 Datagestuurde tekstcreatie via generatieve AI
• 🎬 Revolutie in videoproductie dankzij generatieve AI
• 🎶 Generatieve AI componeert: De toekomst van muziek
• 🧐 Ethische overwegingen bij het gebruik van data voor AI
• 👾 Generatieve adversariële netwerken: van code naar kunst
• 🧠 Diep leren en het belang van hoogwaardige data
• 🔍 Het datavoorbereidingsproces voor generatieve AI

#️⃣ Hashtags: #Data #GenerativeAI #Ethiek #Tekstcreatie #Creativiteit

📊💻 Data vormt de basis voor AI. Voor de training wordt gebruikgemaakt van vrij beschikbare data van het internet, die vervolgens grondig wordt gefilterd.

• Het is lastig om vooroordelen tijdens de training te vermijden. Daarom proberen de modellen evenwichtige antwoorden te geven en problematische termen te vermijden.
• De nauwkeurigheid van AI-modellen varieert afhankelijk van het toepassingsgebied, waarbij elk detail relevant is bij onder meer de diagnose van ziekten.
• Gegevensbescherming en gegevensoverdraagbaarheid vormen uitdagingen in de medische sector.

Onze gegevens worden tegenwoordig overal op internet verzameld en ook gebruikt om grote taalmodellen zoals ChatGPT te trainen. Maar hoe wordt kunstmatige intelligentie (AI) getraind, hoe wordt ervoor gezorgd dat er geen vertekeningen, zogenaamde vooroordelen, in de modellen ontstaan ​​en hoe wordt de gegevensbescherming gewaarborgd? Reinhard Heckel, hoogleraar Machine Learning aan de Technische Universiteit München (TUM), geeft antwoorden op deze vragen. Zijn onderzoek richt zich op grote taalmodellen en medische beeldvormingstechnieken.

🔍🤖 Welke rol speelt data bij het trainen van AI-systemen?

AI-systemen gebruiken data als trainingsvoorbeelden. Grote taalmodellen zoals ChatGPT kunnen alleen vragen beantwoorden over onderwerpen waarvoor ze getraind zijn.

De meeste informatie die gebruikt wordt voor het trainen van algemene taalmodellen is gratis online beschikbaar. Hoe meer trainingsdata er beschikbaar zijn voor een bepaalde vraag, hoe beter de resultaten. Als er bijvoorbeeld veel kwalitatief goede teksten zijn die wiskundige concepten beschrijven voor een AI die ontworpen is om te helpen bij wiskundige problemen, dan zal de trainingsdata navenant goed zijn. De huidige dataselectie omvat echter zeer strenge filtering. Uit de enorme hoeveelheid beschikbare data worden alleen de kwalitatief goede gegevens geselecteerd en gebruikt voor training.

📉🧠 Hoe wordt ervoor gezorgd dat de AI bij het selecteren van gegevens geen racistische of seksistische stereotypen, oftewel vooroordelen, produceert?

Het is erg moeilijk om een ​​methode te ontwikkelen die niet gebaseerd is op klassieke stereotypen en die onpartijdig en eerlijk te werk gaat. Het is bijvoorbeeld relatief eenvoudig om vertekening van de resultaten door huidskleur te voorkomen. Wanneer echter ook gender een rol speelt, kunnen er situaties ontstaan ​​waarin het model niet langer volledig onpartijdig kan zijn ten aanzien van zowel huidskleur als gender.

De meeste taalmodellen proberen daarom evenwichtige antwoorden te geven op bijvoorbeeld politieke vragen en meerdere perspectieven te belichten. Bij training op basis van mediacontent wordt de voorkeur gegeven aan media die voldoen aan journalistieke kwaliteitsnormen. Bovendien wordt er bij het filteren van data zorgvuldig op gelet dat bepaalde woorden, zoals racistische of seksistische woorden, niet voorkomen.

🌐📚 Sommige talen hebben veel online content, terwijl andere aanzienlijk minder hebben. Hoe beïnvloedt dit de kwaliteit van de resultaten?

Het grootste deel van het internet is Engelstalig. Daarom werken grote taalmodellen het beste in het Engels. Er is echter ook veel content beschikbaar in het Duits. Voor minder gangbare talen en talen waarvoor minder teksten beschikbaar zijn, is er minder trainingsdata, waardoor de modellen minder goed presteren.

De mate waarin taalmodellen in specifieke talen bruikbaar zijn, is gemakkelijk te observeren, omdat ze zogenaamde schaalwetten volgen. Dit houdt in dat wordt getest of een taalmodel het volgende woord kan voorspellen. Hoe meer trainingsdata beschikbaar zijn, hoe beter het model wordt. Maar het verbetert niet alleen continu; de verbetering is ook voorspelbaar. Dit kan effectief worden weergegeven door een wiskundige vergelijking.

💉👨‍⚕️ Hoe nauwkeurig moet AI in de praktijk zijn?

Het hangt sterk af van de specifieke toepassing. Bijvoorbeeld, bij foto's die met AI worden nabewerkt, maakt het niet uit of elk haartje op de juiste plek zit. Vaak is het voldoende als de uiteindelijke afbeelding er goed uitziet. Hetzelfde geldt voor grote taalmodellen: het is belangrijk dat de vragen correct worden beantwoord; of details ontbreken of onjuist zijn, is niet altijd cruciaal. Naast taalmodellen doe ik ook onderzoek op het gebied van medische beeldverwerking. Hier is het essentieel dat elk detail van een gegenereerde afbeelding accuraat is. Als ik AI gebruik voor diagnoses, moet het absoluut correct zijn.

🛡️📋 Het gebrek aan gegevensbescherming wordt vaak besproken in verband met AI. Hoe kan ervoor gezorgd worden dat persoonsgegevens beschermd worden, met name in een medische context?

De meeste medische toepassingen maken gebruik van geanonimiseerde patiëntgegevens. Het echte gevaar schuilt in het feit dat er situaties zijn waarin nog steeds conclusies uit deze gegevens kunnen worden getrokken. Zo kunnen bijvoorbeeld leeftijd of geslacht vaak worden vastgesteld aan de hand van MRI- of CT-scans. Er zit dus ogenschijnlijk geanonimiseerde informatie in de gegevens. Het is daarom cruciaal om patiënten hierover adequaat te informeren.

⚠️📊 Welke andere moeilijkheden doen zich voor bij het trainen van AI in een medische context?

Een grote uitdaging ligt in het verzamelen van data die een breed scala aan situaties en scenario's weerspiegelt. AI werkt het best wanneer de data waarop het wordt toegepast, vergelijkbaar is met de trainingsdata. Data verschilt echter van ziekenhuis tot ziekenhuis, bijvoorbeeld wat betreft de samenstelling van de patiëntenpopulatie of de apparatuur die wordt gebruikt om de data te genereren. Om dit probleem op te lossen, zijn er twee opties: ofwel we slagen erin de algoritmes te verbeteren, ofwel we moeten onze data optimaliseren zodat deze effectiever kan worden toegepast op andere situaties.

👨‍🏫🔬 Over mij:

Professor Reinhard Heckel doet onderzoek op het gebied van machinaal leren. Hij werkt aan de ontwikkeling van algoritmen en theoretische grondslagen voor deep learning. Een van zijn speerpunten is de verwerking van medische beelden. Daarnaast ontwikkelt hij oplossingen voor DNA-dataopslag en onderzoekt hij het gebruik van DNA als digitale informatietechnologie.

Hij is tevens lid van het Munich Data Science Institute en het Munich Center for Machine Learning.

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

 

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