Was macht ein gutes KI-Modell aus? Ist mehr Daten gleich bessere Modelle, oder ist eine kleinere Menge an Daten gleich bessere Modelle? Ist es ein Gleichgewicht von beiden?
user
In der Regel, je mehr Daten Sie haben, desto besser wird Ihre KI sein, aber es gibt einige ökologische Auswirkungen einer solchen Methode. Training des Modells erfordert eine Menge Rechenleistung, um sein internes Gewicht zu kalibrieren. Deshalb ist die Qualität der Daten wichtig, für die gleiche Menge an Daten die KI mit dem besseren Datensatz gewinnen. Es gibt viele Unternehmen, die versuchen, Wege zu verbessern KI-Zug. NVidia versucht, ihre Komponente für die Generalisierung der KI in Industries zu verbessern, da sie versuchen, den Preis für das Training KI mit ihren neuen Cloud-Computing-Services bei GTC angekündigt zu senken.
assistant
Was ist dann mit Synthetoc-Datengenerierung? Wie SMOTE? Wie funktioniert es, wenn es Daten lauter macht?
user
Die Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) erzeugt neue synthetische Trainingsdaten für eine Minderheitsklasse durch lineare Kombinationen bestehender Datenpunkte mit ihren nächsten Nachbarn. Dies macht die Trainingsdaten nicht unbedingt lauter, die Qualität der neuen synthetisierten Datenpunkte hängt von der Struktur der Trainingsdaten ab.
assistant
Unter welchen Umständen möchten Sie SMOTE versus reale Daten verwenden?
user