Data-centric AI: Perspectives and Challenges
Auteurs : Daochen Zha, Zaid Pervaiz Bhat, Kwei-Herng Lai, Fan Yang, Xia Hu
Points clés générés par l'IA
- Le rôle des données dans la construction de systèmes d'intelligence artificielle a été amplifié par le concept émergent d'IA centrée sur les données (DCAI)
- DCAI préconise un changement fondamental vers l'assurance qualité et la fiabilité des données
- Les initiatives pour améliorer les données sont souvent isolées sur des tâches spécifiques
- Pour faciliter l'initiative collective et faire avancer DCAI, trois missions générales sont proposées : développement de données d'entraînement, développement de données d'évaluation et maintenance des donnés
- Les auteurs fournissent une discussion approfondie sur les tâches représentatives du DCAI ainsi que leurs perspectives
- Des défis ouverts sont identifiés pour encourager l'exploration future dans ce domaine en constante évolution.
Résumé : 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.
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