Definition
データ中心AIは、人工知能開発におけるパラダイムシフトを表し、アルゴリズムやハイパーパラメータの最適化のみを行うのではなく、モデルをトレーニングするために使用されるデータを体系的に改善することに焦点を当てています。
Summary
モデルアーキテクチャの変更よりも、トレーニングデータの質と量の向上を優先するAI開発のアプローチ。
Key Concepts
- データの質
- 反復的な改善
- ラベルの一貫性
- データセットのキュレーション
Use Cases
- 誤ってラベル付けされた画像を修正することでコンピュータビジョンの精度を向上させる
- バランスの取れたデータセットを通じて採用アルゴリズムのバイアスを軽減する
- トレーニングテキストの文法エラーを修正してNLPモデルのパフォーマンスを強化する