Эндрю Нг – GPU-ды терең оқытуда қолданудың пионері, Google Brain-нің тең құрылтайшысы және Baidu-дің бұрынғы бас ғылыми қызметкері – data-centric AI («деректерге бағытталған ИИ») қозғалысының маңыздылығын талқылады, оны ол тиімді AI жүйелерін әзірлеудің кілті деп санайды. Ол соңғы онжылдықта терең оқытудағы елеулі жетістіктер ең қуатты модельдерді қолданып, үлкен көлемдегі деректерді өңдеумен байланысты болғанын атап өтті. Алайда, Нг бұл тәсіл әмбебап емес және үлкен деректер жиынтықтары жоқ салаларда жұмыс істемейді деп санайды.
Атап айтқанда, ол: «Көптеген салаларда, онда үлкен деректер жиынтықтары жоқ, менің ойымша, назарды үлкен деректерден сапалы деректерге ауыстыру қажет. 50 ойластырылған мысал нейрондық желіге сіздің не үйренуін қалайтыныңызды түсіндіру үшін жеткілікті болуы мүмкін». Бұл мәлімдеме деректердің санына емес, сапалы тәсілдің маңыздылығын көрсетеді. Нг сондай-ақ үлкен көлемдегі деректерді жинау қымбатқа түсуі мүмкін екенін айтады. «Көбірек деректер жинау жиі көмектеседі, бірақ егер сіз бәрі үшін көбірек деректер жинауға тырыссаңыз, бұл өте қымбатқа түсуі мүмкін», – деп қосты ол. Осы тұрғыда ол компаниялардың деректерді сапалы іріктеуге назар аударуы керек екенін атап өтті, тек олардың көлемін ұлғайтуға емес.
Ол сондай-ақ data-centric AI қозғалысының үлкен әлеуетін атап өтті. «Менің ойымша, осы онжылдықта ең үлкен өзгеріс data-centric AI-мен байланысты болуы мүмкін», – дейді Нг. Қазіргі нейрондық желі архитектуралары айтарлықтай дамығанын ескере отырып, енді қозғалыс парадигмасы деректер инженериясына жүйелі көзқарасты талап етеді. AI жүйелеріндегі жауапкершілік пен алалаушылық мәселесі күшейіп келе жатқанда, Нг деректердің сапасына жауапты қарау маңызды екенін айтты. Осы тұрғыда ол NeurIPS семинарындағы талқылауларды жоғары бағалады, онда зерттеушілер data-centric AI-ді қалай зерттеп, алалаушылықты азайту үшін қолдануға болатыны туралы идеялармен бөлісті. Болашаққа көз жүгірте отырып, Нг компаниялар тек деректер инженериясына шығармашылық көзқараспен сенімді және тұрақты AI шешімдерін әзірлеп, өндірістік және басқа секторларда елеулі артықшылықтар ұсына алатынын атап өтті. Ол data-centric AI қозғалысы 10 000 өндіруші үшін 10 000 ML маманын жалдамай, осындай шешімдерді қалай масштабтау керектігі туралы мәселе қоятынын қорытындылады.
Ұқсас мақалалар
