Могутність розумних систем штучного інтелекту в корені не виникає з нічого. Їхні реальні можливості повністю визначаються якістю та обсягом навчальних даних.
Щоб AI справді був розумним, джерела даних повинні бути достатньо різноманітними та реальними. Саме тому децентралізовані моделі збору даних стають все більш популярними — шляхом розподіленої мережі збирати інформацію з реального світу, руйнуючи обмеження однієї джерела даних, дозволяючи AI тренуватися та ітеративно вдосконалюватися на більш широкій базі даних, що в кінцевому підсумку дає йому більшу адаптивність і здатність до суджень.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ChainBrain
· 7год тому
Теорія детермінізму даних зараз повсюдно поширена, але справді реалізованих проектів з децентралізованого збору даних дуже мало... Кажучи по-іншому, навіть безцінні дані — даремна трата часу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashBrownies
· 7год тому
Якість даних визначає все, у цьому немає сумнівів. Однак децентралізація звучить дуже гарно, але хто насправді гарантує достовірність даних при виконанні? Сміття у — сміття вийде, цю закономірність змінити не можна.
Переглянути оригіналвідповісти на0
alpha_leaker
· 8год тому
Говорити правильно, дані — це кров AI, і всі розуміють, що сміття — це сміття, і воно виходить із сміття.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NotFinancialAdvice
· 8год тому
Якість даних визначає межу можливостей ШІ, і це давно зрозуміло. Важливо, хто зможе володіти найвідповіднішими джерелами даних.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchroedingersFrontrun
· 8год тому
Говоря просто, все зводиться до даних, сміття — сміття, виходить. Ця логіка бездоганна.
Могутність розумних систем штучного інтелекту в корені не виникає з нічого. Їхні реальні можливості повністю визначаються якістю та обсягом навчальних даних.
Щоб AI справді був розумним, джерела даних повинні бути достатньо різноманітними та реальними. Саме тому децентралізовані моделі збору даних стають все більш популярними — шляхом розподіленої мережі збирати інформацію з реального світу, руйнуючи обмеження однієї джерела даних, дозволяючи AI тренуватися та ітеративно вдосконалюватися на більш широкій базі даних, що в кінцевому підсумку дає йому більшу адаптивність і здатність до суджень.