🔵 عنوان مقاله
Never mind clean data. Annotate as you collect it. (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای هوش مصنوعی، پیش‌فرض کردن داده‌های تمیز و بدون خطا چندان منطقی نیست. بهتر است هنگام جمع‌آوری داده‌ها، فرآیند برچسب‌گذاری و افزودن توضیحات انجام شود. این روش کمک می‌کند تا اطلاعات درون داده‌ها، مانند منبع، ساختار و تاریخچه، به صورت مستمر حفظ و ثبت شود. چرا که بسیاری از خطاها و توهم‌هایی که در مدل‌های هوش مصنوعی ظاهر می‌شوند، ناشی از Daten قدیمی، ناسازگار یا غیر معتبر است. بر اساس نظرات مؤسسه گارتنر، تا ۶۰ درصد پروژه‌های هوش مصنوعی در غیاب متادیتا و ابزارهای رصد، با شکست مواجه می‌شوند و بخش عمده‌ای از هزینه‌های آموزش مدل‌های پیشرفته صرف پاک‌سازی و تایید صحت داده‌ها می‌گردد.

برای جلوگیری از این مشکلات، باید در حین فرآیند جمع‌آوری داده‌ها، زنجیره منشا و مرجعیت اطلاعات را ضبط کرد. بهره‌گیری از قراردادهای داده و مدل‌های مدیریت دارایی داده (DBOMs) به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا عوامل هوشمند را بر اساس منبع و اعتبار آن‌ها هدایت و کنترل کنند. این رویکرد سبب می‌شود که مدل‌های آموزش‌دیده بر پایه داده‌های معتبر و قابل اعتماد باشند و از تولید نتایج نادرست یا توهم‌آمیز جلوگیری شود. به طور کلی، حفظ شفافیت و منشا داده‌ها در فرآیند هوش مصنوعی اهمیت بسیار زیادی دارد و پایه اصلی برای سامانه‌های قابل اعتماد است.

#هوش_مصنوعی #مدیریت_داده #متادیتا #اتکاپذیری

🟣لینک مقاله:
https://www.cio.com/article/4204899/never-mind-clean-data-annotate-as-you-collect-it.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy