Apa itu Arsitektur Pusat Data dalam AI?, Knowledge-centric AI (DCAI), departemen teknologi AI baru, berfokus pada pemahaman, penggunaan, dan penarikan kesimpulan dari data. AI sangat bergantung pada aturan dan heuristik sebelum berubah menjadi pusat data. Ini bisa berguna dalam beberapa keadaan, namun ketika digunakan pada unit informasi kontemporer, mereka sering menghasilkan hasil atau kesalahan yang kurang ideal.
Dengan menyertakan pembelajaran mesin dan instrumen analitik informasi besar-besaran, AI yang berpusat pada data mengubahnya dengan memungkinkannya mempelajari dari informasi secara wajar daripada mengandalkan algoritme. Dengan demikian kemungkinan besar akan membuat keputusan yang lebih bijaksana dan memberikan hasil yang lebih tepat. Ini juga memiliki kekuatan untuk meningkatkan lebih dari metode AI konvensional. AI yang berpusat pada pengetahuan mungkin akan terus berkembang secara signifikan saat unit data menjadi lebih besar dan lebih maju.
Apa itu Struktur Pusat Pengetahuan di AI?
Teknik yang berpusat pada informasi memerlukan pengoptimalan kumpulan data secara cermat untuk meningkatkan akurasi metode AI. Teknik ini memiliki potensi, menurut pakar pembelajaran mesin, karena informasi yang diproses menghasilkan hasil yang lebih tinggi daripada informasi mentah. Teknik yang berpusat pada informasi menempatkan informasi berkualitas tinggi masuk sebelum menyesuaikan parameter model.
Dalam pembelajaran mesin, foto yang diberi tag, konten tekstual, informasi audio, film, dan informasi lainnya digunakan sebagai informasi pelatihan. Jika informasi pembinaan buruk, model yang dibuat dan pengoptimalannya akan berjalan buruk. Dengan chatbot bertenaga AI, ini dapat menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk, tetapi dapat menjadi bencana bagi algoritme organik atau mobil otonom.
AI yang Berpusat pada Pengetahuan vs. AI yang Berpusat pada Manekin
Metode model-sentris untuk AI menggunakan bermacam-macam algoritme pembelajaran mesin, bahasa komputer, dan platform AI yang sesuai untuk membuat model pembelajaran mesin kaliber terbaik. Teknik ini sangat unggul dalam sains di balik pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam.
Banyak kerangka kerja AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam menggunakan berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, R, dan lainnya, telah dikembangkan sebagai hasil dari fokus pada pengembangan model berperforma tinggi.
Tujuan dari teknik AI yang berpusat pada data adalah untuk mengumpulkan jenis pengetahuan yang tepat yang dapat digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin berkaliber paling sederhana dan berkaliber tinggi. Berlawanan dengan AI yang berpusat pada model, penekanannya sekarang beralih ke mendapatkan teknologi tinggi. informasi berkualitas untuk mode pelatihan.
Bagaimana Cara Kerja AI yang Berpusat pada Pengetahuan?
- Penambahan pengetahuan, interpolasi, dan ekstrapolasi adalah tiga metode yang digunakan oleh AI yang berpusat pada data untuk beradaptasi dengan kebutuhan organisasi Anda.
- Menggunakan AI yang berpusat pada data, Anda tidak perlu mempraktikkan model pada kumpulan data tertentu. Sebagai alternatif, sistem membuat prediksi kontemporer dari informasi pembinaan yang diberikan oleh organisasi Anda. Ini berarti {bahwa} model yang dikembangkan menggunakan informasi dari perusahaan Anda kemungkinan besar juga akan bekerja dengan baik dengan kumpulan data lainnya.
- Anda dapat meningkatkan standar model Anda dengan membuat lebih banyak contoh acara saat ini dengan ekstrapolasi atau interpolasi. Selain itu, ini memerlukan pembuatan kasus informasi baru dari kasus lama. Ekstrapolasi atau interpolasi dapat digunakan untuk menyelesaikan proses ini.
- Memberi label set data Anda secara akurat dan memperbaiki kesalahan apa pun
- Memberantas kasus informasi berisik dari evaluasi
- Evaluasi Kesalahan Rekayasa Karakteristik untuk Augmentasi Pengetahuan
- Hasil yang lebih tinggi juga dapat diperoleh dengan memanfaatkan spesialis area untuk mengevaluasi
- keakuratan atau konsistensi faktor pengetahuan.
Mengapa AI yang Berpusat pada Pengetahuan Penting?
Penyebaran fitur berbasis AI dan pembelajaran mendalam dalam kondisi imajinatif komputer telah meningkat untuk bisnis dari berbagai sektor, seperti manufaktur otomotif, elektronik, dan gadget medis, dibandingkan dengan implementasi berbasis aturan yang khas. Mengadopsi teknik data-sentris telah menghasilkan sejumlah perkembangan yang mungkin membuat keunggulan AI dapat diperoleh oleh sebagian besar perusahaan.
- Peningkatan 10x lebih cepat dari aplikasi imajinatif dan prescient pc
- Waktu penyebaran perangkat lunak lebih pendek, dan akurasi serta hasil ditingkatkan
Keunggulan Struktur AI yang Berpusat pada Pengetahuan
- Meningkatkan efisiensi. Teknik yang berpusat pada informasi memerlukan metode AI yang berkembang dengan informasi berkualitas tinggi, memastikan bahwa informasi tersebut mentransmisikan pengetahuan yang harus dipelajari oleh AI. Seiring dengan pengurangan waktu coba-coba yang sia-sia yang dihabiskan untuk mengembangkan model tanpa mengubah informasi yang tidak konsisten dalam kumpulan informasi tertentu, ini membantu tim dalam mencapai tahap efisiensi yang diinginkan.
- Ketika administrasi berkualitas tinggi berpusat pada data, kolaborasi ditingkatkan antara manajer, profesional, dan pembangun. Mereka akan berkolaborasi sambil membuat cacat atau tag yang akan diperbaiki dengan menyetujuinya atau dengan membuat model sebelum mengetahui hasilnya untuk memungkinkan mereka melakukan lebih banyak pengoptimalan.
- AI yang berpusat pada pengetahuan mempercepat peningkatan karena kelompok mungkin cocok secara bersamaan dan langsung memengaruhi informasi yang digunakan oleh sistem AI.
Kerugian Struktur AI yang Berpusat pada Pengetahuan
- Mungkin sulit untuk mengamati dan mengelola standar pengetahuan.
- Jika unit informasi tidak mereplikasi penduduk secara tepat, mereka dapat berprasangka buruk.
- Metodologi ini juga bisa mahal karena sejumlah informasi diperlukan untuk melatih model.
Kesimpulan
Hasil model lebih akurat berkat AI yang berpusat pada data, yang juga membuka fitur baru untuk konsep ini. Karena pembangun yang bekerja dengan AI lebih menekankan pada mode daripada informasi, itu mendapatkan daya tarik. Standar informasi input sekarang lebih sering dipertimbangkan ketika hasil yang lebih baik daripada sebelumnya ketika para insinyur menggunakan metode model-sentris untuk memperluas hasil dan akurasi prediksi model.