Качество данных
В искусственном интеллекте (ИИ) качество данных, используемых для обучения машины, очень важно. Если данные неверны, устарели или неполны, модель ИИ будет делать неверные прогнозы. Качественные данные помогают машинам лучше обучаться и давать более точные результаты. Качество данных определяется несколькими факторами:
1. Релевантность – данные должны соответствовать решаемой задаче. Например, если вы пытаетесь предсказать результаты студента на экзамене, данные об его любимых видах спорта нерелевантны.
2. Возраст – данные не должны быть слишком старыми или слишком новыми. Например, использование данных матчей по крикету за 1980 год для прогнозирования текущих результатов матча T20 будет бесполезным.
3. Точность – данные должны быть корректными. Если название страны «Шри-Ланка» в наборе данных написано с ошибкой, модель ИИ может не распознать его правильно.
4. Объём – больше данных обычно означает лучшее обучение. Сайты электронной коммерции используют миллионы записей, чтобы рекомендовать лучшие товары. 5. Информативность – Это означает, что данные должны содержать различные типы информации, такие как количество ранов, сотни, шестерки и т. д., а не только общее количество очков.
6. Формат – Данные могут быть представлены в различных формах, например, числах, тексте, изображениях или звуках. Формат должен соответствовать задаче ИИ. ИИ для распознавания лиц требует множества изображений лиц, в то время как ИИ для прогнозирования счета – числовых данных.
7. Источник данных – Данные должны быть получены из надежного источника. Данные из надежных источников, таких как правительственные сайты или сертифицированные организации, обычно точнее данных со случайных сайтов.
Пример:
Предположим, вы создаете модель ИИ для прогнозирования победившей команды по крикету. Вы собираете данные о матчах за последние 10 лет. Если данные включают названия команд, результаты матчей, очки игроков и место проведения, то они информативны, релевантны и имеют правильный формат. Но если названия команд написаны с ошибками или данные взяты из блога болельщиков, а не с официальных информационных стендов, модель может дать неверный прогноз.
Этические принципы в сфере ИИ
ИИ — мощная технология, способная решить множество проблем, но её необходимо использовать ответственно и справедливо.
Этические принципы — это своего рода набор правил и моральных принципов, которые помогают определить, что правильно, а что нет при использовании ИИ.
ИИ нуждается в этических принципах, чтобы избегать причинения вреда и относиться ко всем справедливо. Эти правила называются этическими принципами.
Эти принципы гарантируют, что ИИ не причиняет вреда людям, уважает частную жизнь и приносит пользу всем.
ИИ нуждается в этических принципах, чтобы избегать причинения вреда и относиться ко всем справедливо. Эти правила называются этическими принципами.
Посетите: https://www.digitalteacher.in/artific...
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #ЦифровойКласс #ПриложениеОнлайнОбучения #ЭлектронноеОбучение #ЦифровойУчитель #ЦифровойКанвас #УчебаОнлайн #ПриложениеОбучения #ПриложениеОнлайнОбучения #NCERT #APSyllabus #Tg #TS #CBSE #FreeAI #AICours #FreeAIClasses #AIForStudents #LearnAI #AIForAll #ОсновыИскусственногоИнтеллекта #НавыкиБудущего #ПрограммированиеДетей #ОбразованиеИИ #AICourse #AIinSchools #NCERTAI #CBSEAI #CBSEStudents #TGSyllabus #APBoardStudents #NCRTRules #NCERTCurriculum #AITGStudents #AIAPStudents #AIfor8thClass #AIfor9thClass #ИИдля10-гокласса #ИИшколы #ИИстаршейшколы #Обучениестудентов #ИИкласс #Цифровоеобучение #EdTechIndia #готовыекбудущемустуденты #ИИдлябудущего #Обучениестехнологиями #ИИобразование #Навыки21-го века #Обучениеследующегопоколения
Информация по комментариям в разработке