Data-centric AI: Perspectives and Challenges

Auteurs : Daochen Zha, Zaid Pervaiz Bhat, Kwei-Herng Lai, Fan Yang, Xia Hu

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2301.04819v1

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Le rôle des données dans la construction de systèmes d'intelligence artificielle (IA) a récemment été considérablement amplifié par le concept émergent d'IA centrée sur les données (DCAI), qui préconise un changement fondamental des avancées du modèle vers l'assurance qualité et la fiabilité des données. Bien que notre communauté ait continuellement investi des efforts pour améliorer les données dans différents aspects, ils sont souvent des initiatives isolées sur des tâches spécifiques. Pour faciliter l'initiative collective au sein de notre communauté et faire avancer DCAI, nous dressons un tableau général et rassemblons trois missions générales : le développement de données d'entraînement, le développement de données d'évaluation et la maintenance des donnés. Nous fournissons une discussion de haut niveau sur les tâches représentatives de DCAI et partageons nos perspectives. Enfin, nous listons les défis ouverts pour motiver l'exploration future. Dans leur article intitulée "Data-centric AI: Perspectives and Challenges", Daochen Zha, Zaid Pervaiz Bhat, Kwei-Herng Lai, Fan Yang et Xia Hu soulignent l'importance croissante des donnés dans la construction de systèmes d'intelligence artificielle grâce à l'apparition du concept DCAI. Ils proposent une approche globale en regroupant trois missions principales : le développement de donnés d’entraînement, le développement de donnes d’evaluation et la maintenance des donnes. Les auteurs fournisent également une discussion approfondie sur les taches représentatives du DCAI ainsi que leurs perspectives. Enfin ils identifient les defis à relever pour encourager l’exploration future dans ce domaine en constante evolution.
Mots clés générés par l'IA : Données IA DCAI Entraînement Évaluation

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.
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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.

Soumis à arXiv le 12 Jan. 2023

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