Що відбувається, коли модель ШІ зустрічає щось, чого раніше не бачила? Для фізичного ШІ це не крайній випадок, який можна просто ігнорувати. Реальні середовища містять незнайомі об’єкти, змінні умови та неочікувані взаємодії. Різноманітний набір даних може допомогти познайомити моделі з більшою кількістю таких ситуацій, але збір корисних даних у великих обсягах також вимагає чітких вимог до завдань та надійних перевірок якості. Саме тому я вважаю, що інфраструктура, що стоїть за збиранням даних у реальному світі, заслуговує більше уваги. @vangrid_io працює в галузі, де зв’язування учасників даних із потребами навчання ШІ може бути важливим. Що ви вважаєте пріоритетним: збирання рідкісних крайніх випадків чи розширення охоплення повсякденних середовищ?
Thats GoodПоділитися
Джерело:Показати оригінал
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації.
Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.