面向 AI 的数据卓越:为何你应在意
机器学习
2021-11-23 v1 人工智能
摘要
机器学习(ML)模型的有效性取决于算法与数据两方面。训练数据定义了我们希望模型学习的内容,测试数据提供了衡量其经验进展的手段。基准数据集定义了模型存在与运行的整个世界,然而研究仍持续聚焦于批评和改进模型的算法层面,而非批评和改进模型所使用的数据。若“数据是新石油”,我们仍缺失将这些数据本身优化以更有效使用的炼油厂式工作。
引用
@article{arxiv.2111.10391,
title = {Data Excellence for AI: Why Should You Care},
author = {Lora Aroyo and Matthew Lease and Praveen Paritosh and Mike Schaekermann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10391},
year = {2021}
}
备注
To appear in ACM Interactions, 29(2) March-April, 2022. 4 pages