論文の概要: Data-centric AI: Perspectives and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04819v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 05:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 13:41:28.741294
• Title: Data-centric AI: Perspectives and Challenges
• Title（参考訳）: データ中心AI: 展望と課題
• Authors: Daochen Zha, Zaid Pervaiz Bhat, Kwei-Herng Lai, Fan Yang, Xia Hu
• Abstract要約: データ中心AI(DCAI)は、モデル進歩からデータ品質と信頼性の確保への根本的なシフトを提唱している。 データ開発、評価データ開発、データメンテナンスの3つの一般的なミッションをまとめる。 今後の探索を動機付けるためのオープンな課題をリストアップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.70828802140165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The role of data in building AI systems has recently been significantly magnified by the emerging concept of data-centric AI (DCAI), which advocates a fundamental shift from model advancements to ensuring data quality and reliability. Although our community has continuously invested efforts into enhancing data in different aspects, they are often isolated initiatives on specific tasks. To facilitate the collective initiative in our community and push forward DCAI, we draw a big picture and bring together three general missions: training data development, evaluation data development, and data maintenance. We provide a top-level discussion on representative DCAI tasks and share perspectives. Finally, we list open challenges to motivate future exploration.
• Abstract（参考訳）: AIシステム構築におけるデータの役割は、モデル進歩からデータ品質と信頼性の確保への根本的なシフトを提唱する、データ中心型AI(DCAI)という新たな概念によって、近年大きく拡大している。 私たちのコミュニティは、さまざまな側面のデータの強化に継続的に努力してきましたが、特定のタスクに関する独立したイニシアティブであることが多いのです。 コミュニティにおける総合的なイニシアチブの促進とDCAIの推進のために、私たちは大きな図を描き、データ開発、評価データ開発、データ保守という3つの一般的なミッションをまとめました。 代表的DCAIタスクについてトップレベルの議論を行い、視点を共有します。 最後に、将来の探検を動機づけるオープンな課題をリストアップします。

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