論文の概要: The Principles of Data-Centric AI (DCAI)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14611v1
- Date: Sat, 26 Nov 2022 16:43:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 16:52:35.384086
- Title: The Principles of Data-Centric AI (DCAI)
- Title（参考訳）: データ中心型AI(DCAI)の原理
- Authors: Mohammad Hossein Jarrahi, Ali Memariani, Shion Guha
- Abstract要約: 新たな概念としてのデータ中心型AI(DCAI)は、データ、その品質、ダイナミズムを最前線にもたらす。
この記事では、DCAIの基礎を概説するために、データ中心の視点と概念をまとめます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686886131767452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data is a crucial infrastructure to how artificial intelligence (AI) systems
learn. However, these systems to date have been largely model-centric, putting
a premium on the model at the expense of the data quality. Data quality issues
beset the performance of AI systems, particularly in downstream deployments and
in real-world applications. Data-centric AI (DCAI) as an emerging concept
brings data, its quality and its dynamism to the forefront in considerations of
AI systems through an iterative and systematic approach. As one of the first
overviews, this article brings together data-centric perspectives and concepts
to outline the foundations of DCAI. It specifically formulates six guiding
principles for researchers and practitioners and gives direction for future
advancement of DCAI.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムが学習する上で、データは重要な基盤である。
しかしながら、これらのシステムは、主にモデル中心であり、データ品質を犠牲にして、モデルにプレミアムを課している。
データ品質の問題は、特に下流のデプロイメントや現実世界のアプリケーションにおいて、AIシステムのパフォーマンスを低下させる。
新たな概念としてのデータ中心型AI(DCAI)は、反復的かつ体系的なアプローチを通じて、AIシステムを考慮したデータ、その品質、ダイナミズムを最前線にもたらす。
最初の概要の1つとして、本記事ではデータ中心の視点と概念をまとめて、DCAIの基礎を概説する。
具体的には、研究者と実践者のための6つの指針原則を定式化し、DCAIの今後の進歩の方向性を示す。
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