Цього року обсяг даних для AI зріс щонайменше втричі, і всі галузі масово впроваджують ці технології. Але чесно кажучи, якою б досконалою не була модель, якщо натрапити на проблему "підробки даних", нічого не вийде. Якщо дані для навчання, якими годують AI, спочатку ненадійні, жоден алгоритм не допоможе — цю галузеву проблему насправді вже давно почали вирішувати.
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.
7 лайків
Нагородити
7
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
NFTRegretDiary
· 12-06 05:51
Фальсифікація даних — це просто щось неймовірне: що на вході сміття, то й на виході сміття, навіть найпотужніша модель не врятує.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ZenZKPlayer
· 12-06 05:45
Суть фальсифікації даних у тому, що сміття на вході — сміття на виході, і жодна навіть найкрутіша модель не врятує.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CompoundPersonality
· 12-06 05:42
Підробка даних справді є ахіллесовою п'ятою ШІ — скільки б грошей не витратили на тренування моделей, це не врятує.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BackrowObserver
· 12-06 05:35
Підробка даних рано чи пізно призведе до провалу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropJunkie
· 12-06 05:24
Фальсифікація даних рано чи пізно призведе до провалу. Яка б крута модель не була, якщо годувати її сміттєвими даними — все марно.
Цього року обсяг даних для AI зріс щонайменше втричі, і всі галузі масово впроваджують ці технології. Але чесно кажучи, якою б досконалою не була модель, якщо натрапити на проблему "підробки даних", нічого не вийде. Якщо дані для навчання, якими годують AI, спочатку ненадійні, жоден алгоритм не допоможе — цю галузеву проблему насправді вже давно почали вирішувати.