要約
データ中心の人工知能 (データ中心 AI) は、効果的かつ効率的な AI ベースのシステムを構築するにはデータの体系的な設計とエンジニアリングが不可欠であることを強調する新たなパラダイムを表しています。
この記事の目的は、情報システム (IS) 分野の実務者や研究者にデータ中心の AI を紹介することです。
関連する用語を定義し、データ中心のパラダイムとモデル中心のパラダイムを対比するための主要な特徴を提供し、データ中心の AI のフレームワークを紹介します。
データ中心の AI を関連概念から区別し、IS コミュニティに対する長期的な影響について説明します。
要約(オリジナル)
Data-centric artificial intelligence (data-centric AI) represents an emerging paradigm emphasizing that the systematic design and engineering of data is essential for building effective and efficient AI-based systems. The objective of this article is to introduce practitioners and researchers from the field of Information Systems (IS) to data-centric AI. We define relevant terms, provide key characteristics to contrast the data-centric paradigm to the model-centric one, and introduce a framework for data-centric AI. We distinguish data-centric AI from related concepts and discuss its longer-term implications for the IS community.
arxiv情報
| 著者 | Johannes Jakubik,Michael Vössing,Niklas Kühl,Jannis Walk,Gerhard Satzger |
| 発行日 | 2023-10-20 13:37:58+00:00 |
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