人工智能 (AI) 正在见证从传统模型和以代码为中心的方法向以数据为中心的视角的变革性转变。这种变化不仅是一种趋势，而且是对人工智能系统开发和部署方式的根本性调整。Gartner预测，到2024年，深度神经网络的所有数据分析中有55％以上将发生在边缘，高于2021年的不到10％，这证明了这种转变。让我们探讨这种以数据为中心的方法及其含义以及它如何重塑人工智能的数据标签。
人工智能的演变一直是创新和适应的故事。这个传奇故事的最新篇章是向以数据为中心的方法的转变。这一变化认识到了数据质量和管理在人工智能开发中的至关重要性，甚至使模型本身的复杂性黯然失色。
从以模型为中心到以数据为中心
传统上，人工智能开发一直以模型为中心，专注于驱动人工智能系统的算法和代码。但是，这种方法存在局限性，特别是在人工智能模型如何与数据交互和从中学习方面。这种以数据为中心的方法通过优先考虑数据的质量、准备和管理来扭转局面。在这种模式中，数据不仅是输入人工智能模型的资源，也是构建和完善这些模型的基础元素。
以数据为中心的 AI 的关键组件
特定于 AI 的数据管理
在以数据为中心的人工智能中，专门为人工智能目的管理数据至关重要。这包括创建不仅庞大而且具有代表性、多样化且没有偏见的数据集。它还包括确保数据安全和隐私，尤其是在处理敏感信息时。
合成数据的作用
合成数据已成为以数据为中心的人工智能的重要组成部分。它允许生成大型数据集，不受现实世界数据收集的伦理和实践限制。这些数据对于在真实数据稀缺或敏感的场景中训练 AI 模型非常宝贵。
数据标签技术的进步
数据标签是识别原始数据并用一个或多个标签对其进行标记以提供背景的过程，是以数据为中心的人工智能的另一个基石。先进的数据标签技术可确保 AI 模型根据组织良好、分类准确的数据进行训练，这对于开发可靠有效的人工智能系统至关重要。
对 AI 开发和部署的影响
向以数据为中心的人工智能的转变具有深远的影响。它促进了更强大、更准确、更公平的人工智能系统的开发。在医疗保健、金融和自动驾驶汽车等领域，数据灵敏度和准确性至关重要，这种方法可确保人工智能模型根据高质量的数据做出决策。
以数据为中心的人工智能的未来
展望未来，人工智能中以数据为中心的方法有望变得更加突出。我们可能会看到数据管理技术的进步、更复杂的合成数据生成方法以及数据标签的进一步改进。这不仅将提高人工智能模型的质量，还将使人工智能开发大众化，使其可供更广泛的行业和应用使用。
与 Sapien 合作提供以数据为中心的 AI 解决方案
在这个以数据为中心的时代，专家数据管理的重要性怎么强调都不为过。 Sapien凭借其在人工智能特定数据管理、合成数据生成和高级数据标签技术方面的尖端解决方案，是企业和组织涉足以数据为中心的人工智能的理想合作伙伴。Sapien的专业知识确保了人工智能模型不仅经过精心设计，而且还由最优质的数据提供支持，针对特定需求和应用量身定制。这一承诺使Sapien成为驾驭不断变化的人工智能格局的重要盟友，充分利用以数据为中心的方法。
向以数据为中心的人工智能的转变标志着人工智能发展的新里程碑。它重新定义了人工智能开发的优先事项，将数据置于人工智能系统的核心。随着这种方法的不断增强，与Sapien这样的专家合作至关重要，他们可以提供必要的工具和专业知识，以利用以数据为中心的人工智能的全部潜力。有了这样的伙伴关系，人工智能的未来看起来比以往任何时候都更有希望、更高效、更具包容性。 预订演示 立即与Sapien合作，详细了解我们的高质量数据标签服务。
