В этом году объем данных для ИИ увеличился более чем в три раза, и все отрасли стремительно подключаются к этому процессу. Но, честно говоря, даже самые передовые модели бессильны перед проблемой «фальсификации данных». Если исходные обучающие данные для ИИ ненадежны, какой бы крутой ни был алгоритм — всё напрасно. На самом деле, решением этой отраслевой проблемы уже давно занимаются некоторые специалисты.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
NFTRegretDiary
· 12-06 05:51
Фальсификация данных — это просто нечто, мусор на входе — мусор на выходе, даже самая мощная модель не спасёт.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ZenZKPlayer
· 12-06 05:45
По сути, фальсификация данных — это принцип "мусор на входе, мусор на выходе", и даже самые продвинутые модели тут не помогут.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CompoundPersonality
· 12-06 05:42
Фальсификация данных действительно является ахиллесовой пятой ИИ, сколько бы денег ни тратили на обучение моделей — это не спасёт.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BackrowObserver
· 12-06 05:35
Махинации с данными рано или поздно вскроются.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropJunkie
· 12-06 05:24
Фальсификация данных рано или поздно вскроется. Какой бы крутой ни был модель, если кормить её мусорными данными — всё впустую.
В этом году объем данных для ИИ увеличился более чем в три раза, и все отрасли стремительно подключаются к этому процессу. Но, честно говоря, даже самые передовые модели бессильны перед проблемой «фальсификации данных». Если исходные обучающие данные для ИИ ненадежны, какой бы крутой ни был алгоритм — всё напрасно. На самом деле, решением этой отраслевой проблемы уже давно занимаются некоторые специалисты.