Дані є найважливішим компонентом для генеративного ШІ - про важливість даних для ШІ

🌐📊 Важливість даних для генеративного ШІ

Дані є основою сучасних технологій і відіграють вирішальну роль у розвитку та експлуатації генеративних ШІ. Генеративний ШІ, також відомий як штучний інтелект, який здатний створювати контент (наприклад, тексти, картини, музика і навіть відео), в даний час є однією з найбільш інноваційних та динамічних сфери технологічного розвитку. Але що робить можливим цей розвиток? Відповідь проста: дані.

📈💡 Дані: Серце генеративного ШІ

Дані - це серце генеративного ШІ багато в чому. Без великої кількості даних високої якості, алгоритми, які керують цими системами, не могли навчитися чи розвивати. Тип та якість даних, що використовуються для підготовки цих моделей, значно визначають їх здатність створювати творчі та корисні результати.

Щоб зрозуміти, чому дані настільки важливі, ми повинні подивитися на процес роботи генеративних систем AI. Ці системи навчаються за допомогою машинного навчання, особливо за допомогою глибокого навчання. Глибоке навчання - це підмножина машинного навчання на основі штучних нейронних мереж, які моделюються на тому, як працює людський мозок. Ці мережі годуються величезною кількістю даних, з яких ви можете розпізнати та вивчити закономірності та відносини.

📝📚 Створення мастила через генеративний AI: простий приклад

Простий приклад - текст тексту генеративного AI. Якщо AI має змогу писати переконливі тексти, він повинен спочатку проаналізувати величезну кількість мовних даних. Ці аналізи даних дозволяють AI розуміти та копіювати структуру, граматику, семантику та стилістичні пристрої людської мови. Чим більш різноманітні та більш широкі дані, тим краще AI може зрозуміти та відтворити різні мови та нюанси.

🧹🏗 Якість та підготовка даних

Але справа не лише в кількості даних, якість також має вирішальне значення. Дані високої якості чисті, доглянуті та представлені для того, чого повинен навчитися ШІ. Наприклад, було б не дуже корисно навчити текст AI з даними, які в основному містять неправильну чи неправильну інформацію. Також важливо переконатися, що дані не мають упередженості. Упередженість у навчальних даних може призвести до того, що ШІ забезпечує забобони або неточні результати, що може бути проблематичним у багатьох програмах, особливо в чутливих сферах, таких як охорона здоров'я чи справедливість.

Ще одним важливим аспектом є різноманітність даних. Генеральний ШІ виграє від широкого спектру джерел даних. Це гарантує, що моделі більш загально використовуються та здатні реагувати на різноманітні контексти та програми. Наприклад, якщо генеративна модель навчається для виробництва тексту, дані повинні надходити з різних жанрів, стилів та епох. Це дає ШІ можливість розуміти та генерувати широкий спектр написань та форматів.

Окрім важливості самих даних, процес підготовки даних також має вирішальне значення. Дані часто повинні оброблятися перед навчанням ШІ, щоб максимізувати вашу корисність. Сюди входять такі завдання, як очищення даних, видалення дублікатів, виправлення помилок та нормалізація даних. Ретельно проведений процес підготовки даних значно сприяє покращенню продуктивності моделі ШІ.

🖼 Генерація зображень через генеративний ШІ

Важливою сферою, в якій генеративні ШІ та важливість даних стає особливо зрозумілим, є генерація зображень. Такі методи, як генеративні змагальні мережі (Goose), революціонізували звичайні методи генерації зображень. GANS складається з двох нейронних мереж, які конкурують один з одним: генератор та дискримінатор. Генератор створює зображення, а дискримінатор оцінює, чи є ці зображення реальними (з набору даних про навчання) або генеруються (з генератора). Ця конкуренція постійно покращується, поки не зможе створити оманливо реальні фотографії. Тут теж необхідні великі та різноманітні дані про зображення, щоб надати генератору можливість створити реалістичні та детальні зображення.

🎶🎼 Музична композиція та генеративна ШІ

Важливість даних також поширюється на сферу музики. Генеративні Musik-Kis використовують великі бази даних музики, щоб вивчити структури та візерунки, характерні для певних стилів музики. За допомогою цих даних КІС може скласти нові музичні твори, які аналогічно нагадують твори людських композиторів. Це відкриває захоплюючі можливості в музичній індустрії, наприклад, у розробці нових композицій чи персоналізованої музичної постановки.

📽 Відеопродукція та генеративна ШІ

Дані також мають неоціненну цінність у виробництві відео. Генеративні моделі здатні створювати відео, які виглядають реалістично та є інноваційними. Ці АІ можна використовувати для створення спеціальних ефектів для фільмів або для створення нових сцен для відеоігор. Основні дані можуть складатися з мільйонів відеокліпів, що містять різні сцени, перспективи та моделі руху.

🎨🖌 Мистецтво та генеративна ШІ

Інша сфера, яка виграє від генеративного ШІ та важливості даних - це мистецтво. Художні моделі AI створюють вражаючі твори мистецтва, які натхненні майстрами минулого або представляють абсолютно нові художні стилі. Ці системи навчаються з записами даних, які містять твори різних художників та епох для захоплення широкого спектру художніх стилів та прийомів.

🔒🌍 Етика та захист даних

Крім того, етика відіграє важливу роль, коли мова йде про дані та генеративні ШІ. Оскільки моделі часто використовують велику кількість особистих або конфіденційних даних, необхідно враховувати проблеми захисту даних. Важливо, щоб дані використовувались справедливо та прозоро, і що конфіденційність людей зберігається. Компанії та науково -дослідні установи повинні гарантувати, що вони відповідально мають справу з даними, і що системи AI, які вони розробляють, відповідають етичним стандартам.

На закінчення можна сказати, що дані є вирішальним компонентом для розвитку та успіху генеративного ШІ. Вони є не лише сировиною, з якої ці системи отримують свої знання, але й ключ до досягнення повного потенціалу в різних сферах застосування. Під час ретельного збору, обробки та використання даних ми можемо забезпечити, щоб генеративні системи AI були не лише потужнішими та гнучкішими, але й етично виправданими та безпечними. Подорож генеративного ШІ все ще на початку, і роль даних буде надалі мати центральне значення.

📣 Подібні теми

•  📊 Суть даних для генеративного ШІ
• 📈 Якість даних та різноманітність даних: ключ до успіху ШІ
• 🎨 Штучна творчість: генеративна ШІ в мистецтві та дизайні
• 📝 Текстове положення, засноване на даних, через генеративний ШІ
• 🎬 Революція у виробництві відео завдяки генеративному ШІ
• 🎶 Генеративні AI складають: майбутнє музики
• 🧐 Етичні міркування щодо використання даних для ШІ
• 👾 Генеративні змагальні мережі: від коду до мистецтва
• 🧠 Глибоке навчання та важливість даних високої якості
• 🔍 Процес підготовки даних для генеративного ШІ

#⃣ хештеги: #daten #generativeki #ethik #texter #creativity

Рейнхард Геккель, професор машинного навчання - Зображення: Astrid Eckert / Tum

📊💻 Дані є основою для AI. Для навчання використовуються вільно доступні дані з Інтернету, які сильно фільтруються.

• Важко уникати спотворень при тренуванні. Таким чином, моделі намагаються дати збалансовані відповіді і без проблемних термінів.
• Точність моделей AI змінюється залежно від області застосування, завдяки чому, серед іншого, кожна деталь є актуальною при діагностуванні захворювань.
• Захист даних та перенесення даних - це проблеми в медичному контексті.

Наші дані зараз збираються скрізь в Інтернеті, а також використовуються для навчання великих мовних моделей, таких як Chatgpt. Але як тренується штучний інтелект (AI), як це гарантує, що не створюється жодних спотворень, так -зведених ухилів у моделях і як спостерігається захист даних? Рейнхард Геккель, професор машинного навчання в Технічному університеті Мюнхена (TUM), дає відповіді на ці питання. Він досліджує великі мовні моделі та методи візуалізації в медицині.

🔍🤖 Яку роль виконують дані під час навчання систем AI?

Системи AI використовують дані як приклади навчання. Великі мовні моделі, такі як Chatgpt, можуть відповідати лише на питання про теми, на яких вони також навчалися.

Більшість інформації, яку використовують загальні мовні моделі для навчання, - це дані, які вільно доступні в Інтернеті. Чим більше навчальних даних для запитання, тим кращі результати. Наприклад, якщо є багато хороших текстів, які описують стосунки в математиці, дані про навчання корисні для ШІ, які повинні допомогти з математичними завданнями. У той же час він дуже сильно фільтрується при виборі даних. З великої маси даних збираються лише хороші дані та використовуються для навчання.

📉🧠 При виборі даних, як AI від виробництва расистських чи сексистських стереотипів, так що вперед?

Дуже важко розробити метод, який не використовує класичні стереотипи та дії неупереджено та справедливо. Наприклад, якщо ви хочете запобігти спотворенню результатів з точки зору кольору шкіри, це відносно просто. Однак, якщо шкіра також додає статі, ситуації, які вже неможливі, що модель буде діяти повністю неупереджено щодо кольору шкіри та статі одночасно.

Наприклад, більшість голосових моделей намагаються дати збалансовану відповідь у політичних питаннях та висвітлити кілька перспектив. Під час навчання на основі медіа -контенту є кращі засоби масової інформації, які відповідають журналістським критеріям якості. Крім того, при фільтрації даних догляд забезпечує, наприклад, певні слова, які є расистськими чи сексистами, не виникають.

🌐📚 У деяких мовах в Інтернеті багато вмісту, але значно менше для інших. Як це впливає на якість результатів?

Більшість Інтернету є англійською мовою. Як результат, великі мовні моделі найкраще працюють англійською мовою. Але також є багато змісту для німецької мови. На відміну від цього, є менше даних про навчання для мов, які не так добре відомі, і для яких не так багато текстів, і моделі працюють гірше.

Наскільки добре мовні моделі можна використовувати на певних мовах, можна легко спостерігати, оскільки вони дотримуються таких законів про масштабування. Перевіряється, чи здатна голосова модель передбачити наступне слово. Чим більше даних про навчання, тим краще буде модель. Але це не тільки краще, але й краще. Це може добре відображатися математичним рівнянням.

💉👨‍⚕ Як саме АІ повинен бути на практиці?

Це дуже залежить від відповідної області застосування. Наприклад, на фотографіях, які переробляються за допомогою AI, не має значення, чи є в правильному місці зрештою. Це часто досить, якщо зрештою картина виглядає добре. Навіть з великими мовними моделями важливо, щоб на питання відповіли добре, чи відсутні деталі чи невірні, не завжди визначальні. Окрім голосових моделей, я також досліджую в галузі обробки медичних зображень. Тут дуже важливо, щоб кожна деталь була справді правильною створеною картиною. Якщо я використовую AI для діагнозів тут, це повинно бути абсолютно правильним.

🛡 У зв'язку з AI часто обговорюється відсутність захисту даних. Як це гарантувало, що особисті дані захищені, особливо в медичному контексті?

Більшість медичних застосувань використовують дані пацієнтів, які анонімізовані. Реальна небезпека зараз полягає в тому, що існують ситуації, в яких можна зробити висновки з даних. Наприклад, вік або стать часто можна простежити на основі МРТ або КТ. Отже, деякі фактично анонімізована інформація є в даних. Тут важливо пояснити пацієнтів достатньо.

⚠ Які ще труднощі є у навчанні ШІ в медичному контексті?

Велика складність - зібрати дані, які відображають багато різних ситуацій та сценаріїв. AI найкраще працює, якщо дані, до яких вони застосовуються, схожі на дані навчання. Однак дані відрізняються від хворого до лікарні, наприклад, щодо складу пацієнта або пристроїв, що генерують дані. Існує два способи вирішення проблеми: або ми можемо вдосконалити алгоритми, або нам доведеться оптимізувати наші дані, щоб вони також могли бути застосовані до інших ситуацій.

👨‍🏫🔬 до людини:

Професор Рейнхард Геккель досліджує в галузі машинного навчання. Він працює над розвитком алгоритмів та теоретичних основах для глибокого навчання. Основна увага приділяється обробці медичних зображень. Крім того, він розробляє зберігання даних ДНК та стосується використання ДНК як цифрових інформаційних технологій.

Він також є членом Мюнхенського інституту наукових даних та Мюнхенського центру машинного навчання.

☑ Експерт з галузі, тут зі своїм власним промисловим центром Xpert.digital з понад 2500 спеціалізованих внесків

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus