برای اینکه کسب ‌وکارها بتوانند با موفقیت از مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنند، باید فرآیندی تکرارپذیر، کارآمد و مقیاس‌پذیر برای آموزش هوش مصنوعی داشته باشند.آموزش css

این ممکن است در تئوری ساده به نظر برسد. با این حال، شرکت ها در هنگام استقرار مدل های هوش مصنوعی به دلیل چندین اشتباه رایج با چالش هایی مواجه می شوند. با شناسایی پنج حوزه کلیدی که اغلب نقاط ضعف مشترک تیم‌های هوش مصنوعی هستند، رهبران کسب‌وکار می‌توانند مطمئن باشند که مدل‌های هوش مصنوعی خود را برای ایجاد هوش مصنوعی عادلانه‌تر، ایمن‌تر و کارآمدتر برای همه آموزش می‌دهند.

از بین بردن تعصب

متأسفانه، سوگیری های اجتماعی-اقتصادی و جمعیت شناختی در داده هایی که تیم ها هنگام آموزش و به کارگیری مدل های هوش مصنوعی استفاده می کنند، ذاتی هستند. سوگیری یک خطر است و همیشه خواهد بود که با تمام اشکال داده مرتبط است. با توجه به اینکه داده ها از تعاملات واقعی انسانی نشات می گیرند، که به خودی خود دارای سوگیری هستند، این یک سناریوی اجتناب ناپذیر است. با این حال، چیزی که تیم های برتر علم داده را از بقیه صنعت متمایز می کند، درک و مدیریت سوگیری ها به روشی است که ریسک را کاهش می دهد. این مسئله پیچیده، متخصصان هوش مصنوعی را ملزم می‌کند که یک چیز را بپذیرند: مقرون‌به‌صرفه‌ترین راه‌حل روی کاغذ - حذف انسان از فرآیند آموزش هوش مصنوعی - واقع بینانه نیست.

پیشرفت آموزش هوش مصنوعی به کسب‌وکارها نیاز دارد که یک سوزن ظریف را ببندند: تفکر انسانی نوآورانه را در هوش مصنوعی به کار ببرند و در عین حال تعصبات انسانی را از طریق روش‌های جایگزین در نظر بگیرند. جفت کردن این طرز فکر با ارزشی که انسان به تلاش‌های ضد تعصب اضافه می‌کند، به تیم‌های علم داده اجازه می‌دهد تا خطر را کاهش دهند، داده‌ها را به شیوه‌ای نماینده‌تر جمع‌آوری کنند، گروه‌هایی را که کمتر نشان داده شده‌اند پر کنند، و نمونه‌گیری را انجام دهند که به درستی گروه‌های مختلف را وزن کند.

یکی از راه‌هایی که می‌توان سوگیری را در نظر گرفت، استفاده از داده‌های مصنوعی است. به‌جای داده‌هایی که از تعاملات دنیای واقعی استخراج می‌شوند، داده‌های مصنوعی اطلاعاتی هستند که به‌طور مصنوعی ساخته می‌شوند که وقتی عاقلانه استفاده شوند، می‌توانند به ایجاد مدل‌هایی کمک کنند که سوگیری کمتری داشته باشند. با ترکیب موثر نوآوری انسانی و داده های مصنوعی، مدل های هوش مصنوعی کمتر تعصبی خواهند داشت و دیدگاهی جامع تر و دقیق تر از جهان ارائه می دهند. بهترین بازیهای استراتژیک آیفون

برای اینکه کسب ‌وکارها بتوانند با موفقیت از مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنند، باید فرآیندی تکرارپذیر، کارآمد و مقیاس‌پذیر برای آموزش هوش مصنوعی داشته باشند.آموزش css

این ممکن است در تئوری ساده به نظر برسد. با این حال، شرکت ها در هنگام استقرار مدل های هوش مصنوعی به دلیل چندین اشتباه رایج با چالش هایی مواجه می شوند. با شناسایی پنج حوزه کلیدی که اغلب نقاط ضعف مشترک تیم‌های هوش مصنوعی هستند، رهبران کسب‌وکار می‌توانند مطمئن باشند که مدل‌های هوش مصنوعی خود را برای ایجاد هوش مصنوعی عادلانه‌تر، ایمن‌تر و کارآمدتر برای همه آموزش می‌دهند.

از بین بردن تعصب

متأسفانه، سوگیری های اجتماعی-اقتصادی و جمعیت شناختی در داده هایی که تیم ها هنگام آموزش و به کارگیری مدل های هوش مصنوعی استفاده می کنند، ذاتی هستند. سوگیری یک خطر است و همیشه خواهد بود که با تمام اشکال داده مرتبط است. با توجه به اینکه داده ها از تعاملات واقعی انسانی نشات می گیرند، که به خودی خود دارای سوگیری هستند، این یک سناریوی اجتناب ناپذیر است. با این حال، چیزی که تیم های برتر علم داده را از بقیه صنعت متمایز می کند، درک و مدیریت سوگیری ها به روشی است که ریسک را کاهش می دهد. این مسئله پیچیده، متخصصان هوش مصنوعی را ملزم می‌کند که یک چیز را بپذیرند: مقرون‌به‌صرفه‌ترین راه‌حل روی کاغذ - حذف انسان از فرآیند آموزش هوش مصنوعی - واقع بینانه نیست.

پیشرفت آموزش هوش مصنوعی به کسب‌وکارها نیاز دارد که یک سوزن ظریف را ببندند: تفکر انسانی نوآورانه را در هوش مصنوعی به کار ببرند و در عین حال تعصبات انسانی را از طریق روش‌های جایگزین در نظر بگیرند. جفت کردن این طرز فکر با ارزشی که انسان به تلاش‌های ضد تعصب اضافه می‌کند، به تیم‌های علم داده اجازه می‌دهد تا خطر را کاهش دهند، داده‌ها را به شیوه‌ای نماینده‌تر جمع‌آوری کنند، گروه‌هایی را که کمتر نشان داده شده‌اند پر کنند، و نمونه‌گیری را انجام دهند که به درستی گروه‌های مختلف را وزن کند.

یکی از راه‌هایی که می‌توان سوگیری را در نظر گرفت، استفاده از داده‌های مصنوعی است. به‌جای داده‌هایی که از تعاملات دنیای واقعی استخراج می‌شوند، داده‌های مصنوعی اطلاعاتی هستند که به‌طور مصنوعی ساخته می‌شوند که وقتی عاقلانه استفاده شوند، می‌توانند به ایجاد مدل‌هایی کمک کنند که سوگیری کمتری داشته باشند. با ترکیب موثر نوآوری انسانی و داده های مصنوعی، مدل های هوش مصنوعی کمتر تعصبی خواهند داشت و دیدگاهی جامع تر و دقیق تر از جهان ارائه می دهند. بهترین بازیهای استراتژیک آیفون