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?
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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.
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Was ist dann mit Synthetoc-Datengenerierung? Wie SMOTE? Wie funktioniert es, wenn es Daten lauter macht?
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Synthetische Datengenerierungstechniken wie SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique) werden verwendet, um Klassenverteilungen in unausgeglichenen Datensätzen auszugleichen. SMOTE arbeitet mit der Erzeugung neuer synthetischer Proben für die Minderheitsklasse, die auf den nächsten Nachbarn bestehender Minderheitsproben basieren. In einigen Fällen können die von SMOTE erzeugten synthetischen Proben den Datensatz lauter machen und die Leistung des KI-Modells negativ beeinflussen. Dies liegt daran, dass die synthetischen Proben möglicherweise nicht genau die reale Verteilung der Daten widerspiegeln und zusätzliche Geräusche in die Trainingsdaten einbringen können. In anderen Fällen können synthetische Datengenerierungstechniken wie SMOTE jedoch nützlich sein, um die Leistung von KI-Modellen auf unausgeglichenen Datensätzen zu verbessern, insbesondere wenn der ursprüngliche Datensatz klein ist oder begrenzte Proben der Minderheitsklasse enthält. In diesen Fällen können die synthetischen Proben dem KI-Modell helfen, mehr über die Minderheitsklasse zu lernen und seine Fähigkeit zu verbessern, genaue Vorhersagen zu machen.
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