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以數(shù)據(jù)為中心的AI應(yīng)用優(yōu)勢顯著 |
| 編輯： 來源：頭豹研究院 時間：2023/6/14 |
提G泛化能力數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 強調(diào)擁有多樣化、G質(zhì)量的數(shù)據(jù)的重要性。數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI可以提G泛化能力，并使模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好。 減少對模型復(fù)雜性的依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 側(cè)重于使用G質(zhì)量數(shù)據(jù)來使簡單模型實現(xiàn)相似甚至更好的性能，從而降低計算和資源需求。 更容易進行微調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 使通過擴充或優(yōu)化用于訓練的數(shù)據(jù)來微調(diào)模型更容易。無需大幅修改模型架構(gòu)或重新訓練模型即可提G特定任務(wù)性能。 對抗性攻擊的魯棒性通過使用多樣化的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI協(xié)助模型抵抗對抗性攻擊。G質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練的模型難以被輸入欺騙。 遷移學習數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 鼓勵遷移學習，在大型數(shù)據(jù)集預(yù)訓練的模型為較小 的特定任務(wù)數(shù)據(jù)集微調(diào)。擁有縮短訓練時間并提G性能的優(yōu)勢
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