Data-centric AI: Perspectives and Challenges

要約

【タイトル】データ中心AI：視点と課題

【要約】

– 近年、データ中心AI（DCAI）という新しい概念が登場し、AIシステムの構築におけるデータの役割が大幅に拡張されています。DCAIでは、モデルの進歩よりもデータの品質と信頼性が重要であると主張されています。
– DCAIにおける問題解決のために、私たちは次の3つのミッションを提案しています。トレーニングデータの開発、推論データの開発、データのメンテナンス。これらは単一のタスクに限定されることなく、総合的な取り組みが必要です。
– 代表的なDCAIタスクについて概要を提供し、視点を共有します。
– 最後に、未解決の課題を列挙しています。また、追加のリソースについてはhttps://github.com/daochenzha/data-centric-AIにまとめられています。

要約(オリジナル)

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, inference data development, and data maintenance. We provide a top-level discussion on representative DCAI tasks and share perspectives. Finally, we list open challenges. More resources are summarized at https://github.com/daochenzha/data-centric-AI

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arxiv.jp, OpenAI