⚙️ Искусственный интеллект=код+данные

При работе с ИИ данные играют одну из важнейших ролей. Ведь качество обученных ИИ-систем напрямую связано с качеством данных, на основе которых происходит обучение.

Показатели качества данных:
✅ Полнота. Содержат ли данные необходимую для задачи информацию?
Данные помогают улучшить качество результатов работы ИИ. Более разнообразные и полные данные позволяют создавать более точные модели.

✅ Точность. Полностью ли соответствуют данные необходимым требованиям?
Использование неточных данных в машинном обучении может привести к негативным последствиям, включая низкую точность модели, неправильные выводы, неверный анализ результатов и неэффективное использование ресурсов.

✅ Актуальность данных, своевременность. Являются ли данные востребованными в рассматриваемом временном интервале?
Использование неактуальных данных может привести к неверным результатам, так как модель будет учитывать устаревшие паттерны.

✅ Согласованность. Не противоречат ли данные друг другу?
Согласованность данных гарантирует, что информация, используемая в различных процессах и системах, является точной, актуальной и однозначной. Это позволяет избежать ошибок и противоречий, повышает эффективность работы и доверие к получаемым результатам.

✅ Источник. Насколько добросовестным является поставщик данных?
Чем больше данных доступно для обучения модели, тем лучше ИИ сможет понимать и анализировать информацию. Однако зачастую наборы данных для обучения ищутся на просторах интернета, и достоверность данных ставится под вопрос. Наиболее качественные и достоверные наборы данных получаются непосредственно от поставщика данных.

Системы машинного обучения рождаются от союза кода и данных. Код сообщает, как машина должна учиться, а данные обучения включают в себя то, чему нужно учиться. Когда дело доходит до создания практических систем ИИ, набор данных, на которых выполняется обучение, столь же важны для точности, как и выбор алгоритма.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI #про_ИИ