Data Gravity и отравление выборки
Любой, кто хоть немного знаком с ИИ знает, что для эффективной работы искусственного интеллекта необходимы качественные данные. В результате 80% времени любого ML-проекта уходит не на подбор гиперпараметров и не на архитектуру нейросети, а на рутинный, выматывающий процесс — вылизывание данных. Мы собираем данные из множества устаревших систем, разбираемся с пустыми полями, убираем дубликаты, корректируем разметку. А после всего этого модель приходит ровно туда, куда мы её привели — шуму, смещениям и отравленным выборкам. В этой статье мы разберём основные проблемы, из-за которых все это происходит.
Открыть материалИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Почему безопасность на этапе релиза обходится в десять раз дороже и как это исправить
- Как пчёлы, муравьи и рыбы привели нас к мультиагентному ИИ — и почему его так трудно защитить
- ИБ глазами архитектора: между «карточным домиком» и «бетонным саркофагом»
- ИИ-браузер: сотрудник, который ходит по сайтам, кликает баннеры и верит скидкам 90%
- Как одна кривая регулярка может «положить» ваш сервер: разбираем уязвимость ReDoS
- Я открыл боевую базу своего clipboard-sync, чтобы показать, что он знает о вашем пароле. Ответ: ничего
- Интернет выключили целиком: офлайн-чат на Bluetooth и Wi-Fi Direct, и почему мы не обещаем mesh на весь город
- Muxalma — обмен пакетами данных через общее хранилище
- Western Digital создала жесткий диск с защитой от квантовых атак: разбираем, как он работает
- Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии