Важная роль цифровых экспериментов и тестирования A/B в сфере искусственного интеллекта
Незаменимость цифровых экспериментов и тестирования A/B в сфере искусственного интеллекта
Примечание редактора: Алессандро Романо является докладчиком на ODSC West с 30 октября по 2 ноября. Обязательно ознакомьтесь с его докладом, “Ключевая роль цифровых экспериментов и тестирования A/B в AI-ландшафте“.
Сбор значительного объема данных стал обычной частью нашей цифровой жизни в мире, где каждый клик и лайк отслеживаются. Мы уже не говорим о том, сколько данных мы собираем; вместо этого мы предполагаем, что это часть процесса. Этот океан данных существенно изменил наш подход к экспериментам, переведя нас в эру невероятной точности и понимания.
Этот огромный объем информации позволяет достигать высочайшей точности проведения экспериментов благодаря большому объему выборки. Больший объем выборки позволяет проводить более надежные и точные эксперименты, предоставляя более достоверные и точные исследования и облегчая понимание сложных проблем. Там, где раньше исследователи имели ограниченные данные, сегодняшние эксперименты могут использовать мощь обширных наборов данных для исследования и объяснения сложных вопросов с непревзойденной ясностью.
- Как практиковать центрированное на данных искусственное интеллекта и позволить ИИ улучшать свой собственный набор данных
- Использование выравнивания LLM Сделайте искусственный интеллект более доступным
- 10 Не пропустите сеансы по языковым моделям на конференции ODSC West 2023
Однако этот поток данных имеет свои риски. Проблема п-хакинга, при котором данные нечестно манипулируются для демонстрации статистической значимости, является серьезной проблемой. Это подчеркивает ключевую важность прочных статистических методов, чтобы поток данных служил не вводящим в заблуждение, а информирующим. С тщательными статистическими практиками большие наборы данных становятся мощным инструментом для понимания мира.
В этом постоянно меняющемся цифровом ландшафте онлайн-тестирование служит основой каждой модели. Наш мир ценит экспериментирование – волнующая лаборатория, где идеи постоянно тестируются и совершенствуются. Каждое онлайн-взаимодействие – это возможность собрать данные, протестировать, учиться и улучшить модели и стратегии. Этот непрерывный цикл тестирования и применения знаний стимулирует инновации, продвигает постоянное развитие технологий и знаний.
В этом богатом мире данных и экспериментов причинно-следственное заключение выделяется как важное направление для многих компаний. С помощью огромных наборов данных и множества пользователей ранее теоретические возможности становятся реальностью. Техники, ограниченные ранее бумагой и мыслями нескольких исследователей, оживают благодаря огромному количеству данных и множеству взаимодействий множества пользователей. Становится все сложнее выявить ложные связи между двумя переменными, так называемые ложные корреляции. Это может привести к вводящим в заблуждение искаженным данным и ошибочным решениям, поэтому их выявление и устранение являются важным аспектом. Причинно-следственное заключение стало мощным инструментом борьбы с этими обманчивыми корреляциями и обеспечения точных результатов.
Причинно-следственное заключение – это основное понятие, которое все больше привлекает внимание в области данных и экспериментов. Простыми словами, это понимание того, что вызывает что-то другое. В то время как традиционная статистика может помочь определить отношения и корреляции между переменными, причинно-следственное заключение делает еще один шаг. Оно стремится понять, как изменение одной переменной может повлиять на другую непосредственно. Это понимание является ключевым для принятия обоснованных решений в различных областях, от маркетинговых стратегий до вмешательств в здравоохранение.
Движение по сделать причинно-следственное заключение более доступным для всех растет. Этот прогресс обещает позволить большему числу людей, не только специалистам по данным, использовать данные для выявления причинно-следственных связей и принятия лучших решений и стратегий. Однако стоит отметить, что причинно-следственное заключение по-прежнему не готово к каждодневному использованию на производстве. Это развивающаяся область, имеющая множество сложностей и проблем, которые требуется преодолеть.
Знаком позитивных изменений является недавний значительный вклад Amazon Science в инструмент причинно-следственного заключения – DoWhy. Этот шаг крупной технологической компании подчеркивает растущие усилия по улучшению и расширению использования инструментов причинно-следственного заключения для более широкого круга пользователей.
Несмотря на оставшиеся проблемы, обязательство крупных игроков, таких как Amazon, указывает на будущее, в котором причинно-следственное заключение будет более широко понятно и использоваться. Это открывает перспективу будущего, в котором отрасли обладают возможностями принимать лучшие решения, основанные на данных. Присоединяйтесь ко мне на ODSC, где я буду говорить о этих новейших тенденциях и будущем причинно-следственного заключения.
Об авторе/докладчике ODSC West:
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/alessandro-romano-1990/
Персональный веб-сайт: https://www.aromano.dev/
