Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IISData-Centric AI (DCAI) – Effiziente Datenverarbeitung zur Steigerung der KI-Modellqualität
Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung für die Performanz von KI-Modellen. Durch die Verbesserung der Datenqualität und die Vereinfachung der Modellarchitektur kann die Qualität der KI-Modelle erhöht werden.
Der Prozess der Datenannotation, -prüfung und -bereinigung erfordert oft erheblichen Zeitaufwand und Ressourcen und ist zudem auch fehleranfällig. Data-Centric AI (DCAI) bietet eine Lösung, um diese Aufgaben zu automatisieren, den Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Qualität zu erhöhen. Dadurch sparen wir wertvolle Zeit und Ressourcen, die stattdessen für die Modellentwicklung und -optimierung genutzt werden können.
DCAI kann auch mit dateneffizientem Lernen kombiniert werden, z. B. durch den Einsatz von halbüberwachtem oder unbeaufsichtigtem Modelltraining. Das Ziel dabei ist es, eine optimale Modellleistung mit minimalem Einsatz von annotierten Datenpunkten zu erreichen. Indem das Modell effizient aus den verfügbaren Daten und Label lernt und selbstständig Muster in den nicht-gelabelten Daten erkennt, kann die Abhängigkeit von teuren und zeitaufwändigen manuellen Annotationsprozessen reduziert werden.
Die Vorteile von DCAI sind vielfältig
Automatisierung von Aufgaben: DCAI automatisiert die Datenannotation, -prüfung und -bereinigung, was den manuellen Arbeitsaufwand erheblich reduziert. Dies ermöglicht es, mehr Zeit auf die Entwicklung und Optimierung des KI-Modells zu verwenden.
Zeit- und Ressourceneinsparung: Durch die Automatisierung der Datenverarbeitung spart DCAI wertvolle Zeit und Ressourcen. Dies führt zu einer beschleunigten Modellentwicklung und einem effizienteren Einsatz von Ressourcen.
Steigerung der Modellqualität: Durch die Verbesserung der Datenqualität und die Vereinfachung der Modellarchitektur kann DCAI die Qualität der KI-Modelle erhöhen. Dies führt zu präziseren und zuverlässigeren Vorhersagen.
Dateneffizientes Lernen: Durch die Kombination von DCAI mit dateneffizientem Lernen kann das Modell mit einer begrenzten Anzahl von annotierten Datenpunkten effektiv trainiert werden. Dadurch wird der Bedarf an teuren Annotationsprozessen reduziert.
DCAI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Effizienz und Qualität von KI-Modellen. Indem wir den Datenverarbeitungsprozess automatisieren und mit dateneffizientem Lernen kombinieren, können wir hochwertige Modelle entwickeln und gleichzeitig wertvolle Ressourcen einsparen. DCAI ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu erfolgreichen und effektiven KI-Anwendungen.
