大數(shù)據(jù)是一種加速發(fā)展的趨勢，正在各個行業(yè)滲透。為了使系統(tǒng)自動化并消除對人力的需求，需要多種多樣的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)全面涵蓋人類行為和行動的所有可能方面。世界正在以比正常速度更快的速度數(shù)字化。方式上存在一些挑戰(zhàn)。例如，數(shù)字世界需要強大的處理能力和安全性。這些屬性因利基而異。挑戰(zhàn)是要在兩者之間保持平衡并順利進行數(shù)字處理。

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為了自動化在線系統(tǒng)，應用了先進的技術和算法。例如，與在線系統(tǒng)集成的自動聊天機器人傾向于在沒有人工查詢處理程序任何幫助的情況下與客戶進行通信。在這些聊天機器人中，大量數(shù)據(jù)用于針對在線查詢進行訓練。數(shù)據(jù)包括常見問題和一些非常規(guī)問題。模型中嵌入了多樣化的字典以進行訓練和測試。

人工智能和機器學習模型渴望獲得數(shù)據(jù)。在AI方法中，一種被稱為“終身學習機器”的新品種正在被設計為無限地，連續(xù)地處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流構建了渴望的模型和所需的模型。但是，對數(shù)據(jù)的日益增長的重要性和需求正在以“數(shù)據(jù)偏差”的形式引入障礙。全世界的AI公司在積極解決數(shù)據(jù)偏差問題方面都面臨著困難。

AI模型的過失

“技術界需要改進”。由于AI模型中的多次失敗，這種姿態(tài)出現(xiàn)了。例如，Google照片有時無法正確標記實體。該應用程序?qū)⒎且崦绹藰擞洖?ldquo;大猩猩”。還有更多 亞馬遜的面部識別系統(tǒng)標記了國會議員的罪犯。這種冗長的詞句進入現(xiàn)實世界會導致毀滅性的環(huán)境。這就是微軟公司的創(chuàng)始人比爾·蓋茨不贊成將AI模型和此類技術用于監(jiān)視目的(例如在戰(zhàn)爭中)的原因。

數(shù)據(jù)偏差不是AI模型的一部分，但數(shù)據(jù)包含偏差元素。例如，用于數(shù)據(jù)處理，過濾，標記和分析的算法無法有效地按比例對特定性狀進行分類。所有問題通常都與數(shù)據(jù)偏見相對應，在這種情況下，模型無法將案例無障礙地分類到相關類別中。此外，由于實踐模型失敗，法律后果對AI公司施加了重罰。

多樣化的數(shù)據(jù)集：解決方案

AI數(shù)據(jù)經(jīng)過各個階段。在策劃階段可以積極解決數(shù)據(jù)偏差問題。原因是有時收集的數(shù)據(jù)不包含所有可能性或各種元素。在此問題上，數(shù)據(jù)源起著關鍵作用。例如，從某些來源收集的數(shù)據(jù)包含有關男人長相的更多數(shù)據(jù)。

有關男性的屬性已明確定義并顯示在數(shù)據(jù)中，但其中并未包含有關女性特征的任何細節(jié)。現(xiàn)在，在分類時，與男性有關的數(shù)據(jù)在女性類別中越來越少。該數(shù)據(jù)集將被有效地訓練以識別男性，并且在識別女性的情況下將給出負面結果。這導致數(shù)據(jù)偏差。因此，第一件事是均勻而多樣化的數(shù)據(jù)收集。

人種學視角

在數(shù)據(jù)收集階段，應進行多元化的調(diào)查和人口分析。具體而言，此方法稱為人種志。順便說一句，在技術研究方法論中，人種學對應于提出解決方案的多種社會分析。在收集AI模型的數(shù)據(jù)時應考慮這一點，同時要牢記抽象觀點和來源。例如，基于AI的面部識別系統(tǒng)對女性的面部特征的影響要大于女性的特征，這將使女性比男性更容易識別男性的特征。

如今，在構建面部識別系統(tǒng)時要考慮到寬敞的數(shù)據(jù)視圖。它們涵蓋了來自不同文化和國家的面孔的廣闊視角。這就是人臉識別技術的重大改進使其在全球范圍內(nèi)被工業(yè)應用的原因。

智力多樣性

另一種類型的多樣性。當要在解決問題中發(fā)揮創(chuàng)造力和提高生產(chǎn)力時，需要一個知識分子團隊。該小組包括政治方面，學術紀律和風險承受能力計劃。知識多樣性可以提高模型的生產(chǎn)率和增長速度。而且，它增加了在正確類別中識別特征的可能性，并最終減少了數(shù)據(jù)偏差。當一個知識團隊為開發(fā)AI模型做出貢獻時，可以有效地涵蓋更廣闊的視野，而標準實體無法顯示任何重大成果。

但是，數(shù)據(jù)偏差問題尚未完全解決。AI模型中存在一些漏洞，這些漏洞是他們從未面對過的例外。全世界的數(shù)據(jù)科學家都在積極提出新方法，以幫助最大程度地減少AI模型中的問題并將其商業(yè)化以產(chǎn)生更好的收入。

大數(shù)據(jù)游戲就此誕生。大數(shù)據(jù)技術和方法論正在為各種數(shù)據(jù)源和類型的海量數(shù)據(jù)集的生產(chǎn)做出貢獻。數(shù)據(jù)越多，AI模型越好。因此，機器和自動化系統(tǒng)將在不久的將來取代人工，這為組織中的員工差異創(chuàng)造了令人震驚的局面。

人與各種數(shù)據(jù)的融合塑造了未來

個體多樣化的數(shù)據(jù)和人類知識分子無法從AI模型獲得預期結果。需要集體利用它們。將多樣化的數(shù)據(jù)集進行模型訓練和測試以及智能多樣性相結合，可以幫助提高模型效率。游戲只是在相關類別中準確標記輸入要素并相應地提供輸出。多種數(shù)據(jù)和人類知識分子的融合共同增強了AI模型的優(yōu)化，使它們在結果精度方面更加強大和準確。