바카라 하는 법 중심 AI

2021 년 8 월 30 일- 바카라 하는 법 중심 AI/ML이라는 용어는 지난 몇 개월 동안 상당한 견인력을 얻었습니다.

바카라 하는 법 중심 AI에서, 성능을 향상시키기 위해 품질을 향상시키기 위해 바카라 하는 법를 체계적으로 반복하는 데 중점을 둡니다. 그것은 지속적인 프로세스입니다. 처음에는뿐만 아니라 생산에 배치 한 후에도 당신이하는 일입니다.

바카라 하는 법 반복은 무엇을 의미합니까?
바카라 하는 법를 반복적으로 개선하기위한 체계적인 접근 방식 (입력 x 및 레이블 y). 오늘날 우리가 구현할 수있는 방법은 라벨링 규칙 (X를 Y로 매핑)을 일관되게하는 것이 포함됩니다. X에서 시끄러운 예제를 제외하고, 오류 분석을 사용하여 바카라 하는 법의 하위 집합에 중점을 두어 개선 등을 사용 하여이 델타의 결과를 보여주는 여러 프로젝트의 결과에 대한 결과에 대해 매우 쉽게 이해하기가 쉽습니다 (바카라 하는 법 중심의 경우 +16.9%의 모델 중심 접근법).

다른 라벨러는 위의 다이어그램에서 볼 수 있듯이 다른 라벨링 규칙 (따라서 다른 경계 상자를 그릴 수 있음)을 가질 수 있습니다. 이것만으로는 모델의 성능을 손상시킬 수없는 라벨이 일관되지 않을 수 있습니다.

우리는 산업에서 바카라 하는 법 중심 접근 방식의 표현을 보았지만, 그렇게 불리는 것은 아닙니다. 폐쇄가 발생했을 때 전염병의 높이 기간 동안 일부 자율 주행 회사는 더 많은 새로운 바카라 하는 법를 수집하기 위해 나갈 수 없었습니다 (한 드라이버의 경과로 인해 충돌을 방지하기 위해 자동차 당 2 개의 안전 드라이버를 배치하여 소셜 거리가 불가능했을 것입니다).

일반적으로 ML 엔지니어가 경험이 많을수록 바카라 하는 법에서 수차를 발견하고 반복적으로 개선 할 수 있습니다. 그러나이 바카라 하는 법 중심의 노력의 추진력은 원칙, 메트릭 (고품질을 구성하는 요소) 및이 프로세스를 임시보다 체계적으로 만들 수있는 도구를 만들어 산업 전반에 걸쳐보다 효율적이고 효과적인 AI/ML 개발을 초래하는 것입니다..

바카라 하는 법 중심 접근 방식은 작은 라벨링 된 바카라 하는 법 세트가있는 산업 사용 사례에 대해 상당한 마일리지를 제공합니다
AI가 산업 전반에 걸쳐 확산 될 때, 바카라 하는 법 중심 접근법은 특히 사용 가능한 표지 된 바카라 하는 법의 코퍼스가 작은 사용 사례에서 유용합니다. 의료, 제조와 같은 산업에 걸쳐 수십억 명의 사용자에 걸쳐 쉽게 수많은 바카라 하는 법를 수집하고 라벨링 할 수있는 대규모 모 놀리 식 애플리케이션을 구축하는 인터넷 회사와 달리 농업은 종종 제한된 바카라 하는 법 세트 또는 제한된 도메인 전문가가있는 대규모 표지 된 바카라 하는 법 세트와 경쟁해야합니다.
실제로, 우리는 180deg가 알고리즘의 혁신에서 멀어 질 것 같지 않습니다. 우리는 아마도 더 큰 상보성-모델 기반 접근 방식을 볼 수있을 것입니다. 모델 기반 접근 방식은 작은 라벨이 붙은 바카라 하는 법 세트의 품질을 향상시키는 도구를 사용하여 레이블이 붙은 바카라 하는 법에 대한 의존성을 완화 할 것입니다.

새로운 혁신 환경
지난 몇 년 동안 딥 러닝에 대한 학업 연구의 약 99%가 모델 아키텍처 및 관련 개선에있었습니다. 많은 바카라 하는 법 과학자들에게, 사전 처리/청소 및 라벨 바카라 하는 법도 정신적이고 평범한 것으로 간주됩니다.

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