Tekila referansına devam etmek için, bu işlemdeki hammadde agav ve AI durumunda ham veriler, yani bilgilerdir.
AI'da doktor ve Tec de Monterrey'de araştırma profesörü Miguel González-Mendoza, “bu tür terimler, bu sinir ağlarının birçoğunun mimarisine yol açan makine öğreniminin kullanımından kaynaklanıyor veya Bu ağlar bilgiyi okur ve işler, ilk tekila damıtmasında olduğu gibi, bilgilerin saflaştırıldığı gibi ”dedi bir röportajda.
Yapay zekanın damıtılması nasıl çalışır
Bu süreç bilgi damıtma kavramına benzer.
Tekila yapmak için, agaves meyve sularını çıkarmak için pişirir. Bu, bilgilerin en değerli olanı ayıklamak için işlendiği veri damıtma işlemine benzer, bu, öğrenmeye gerçekten yardımcı olanı korumak için verilerin filtrelenmesi anlamına gelir. Fermantasyon süreci, bilginin AI'nın anlayabileceği kalıplar veya özellikler gibi yararlı bir şeye dönüştürülmesidir.
Orijinal veri kümesinin tamamını kullanmak yerine, daha kompakt ve temsili bir alt küme oluşturulur. Bu alt küme, çok fazla performans kaybetmeden daha küçük bir modeli eğitmek için yeterlidir.
Veri damıtma, gereksiz olanın ortadan kaldırıldığı zamandır ve AI'nın verimli bir şekilde öğrenmesi için en saf ve yararlı bilgilerdir. Tequila'da olduğu gibi, sonuç, yapay zekanın daha hızlı öğrenmesini ve daha kesin kararlar almasını sağlayan rafine bir veri setidir.
Örneğin, dijital asistanlarda kullanım için daha küçük bir modelde damıtıldığı ses tanıma modellerinde kullanılır. Başka bir örnek kedilerin ve köpeklerin fotoğraflarıdır. AI'yı eğitmek için tüm fotoğrafları kullanmak yerine, her hayvanın yalnızca en temsili görüntülerini seçerek verileri “damıtabilirsiniz”. Böylece AI, tüm fotoğrafları görmeden kediler ve köpekler arasında ayrım yapmayı öğrenecektir.
González-Mendoza'ya göre, işlem büyük miktarda veriyi, sunucuları ve bulutu işleyebilen basit, güçlü bilgisayarlar gereklidir. Bu, özellikle süreci hızlandırmak için GPU'lara (grafik işleme birimleri) ihtiyacınız varsa pahalı olabilir.
“Verilerin temizlenmesi, filtrelenmesi ve işlenmesi, özellikle veriler karmaşık veya dağınıksa uzun zaman alabilir. Zaman değerli bir kaynak ve bu nedenle bu tür süreçlerin dolaylı bir maliyetidir.
Büyük veri hacimleriyle çalışıyorsanız, bunları işlemek için daha fazla kaynağa ihtiyacınız olduğu için maliyet artar. Buna ek olarak, videolar veya ses gibi veriler ne kadar karmaşık olursa, gelişmiş tekniklere duyulan ihtiyaç nedeniyle damıtma işlemi daha pahalı olabilir.
Cade, hem ham verilerin hem de damıtılmış verilerin bir yerde ve hem bulutta hem de fiziksel sunucularda depolanması gerektiğini söylüyor, özellikle veriler çok büyük veya hassassa. Ayrıca, veri damıtma her zaman doğrusal bir süreç değildir. Bazen yararlı bilgileri çıkarmanın en iyi yolunu bulmak için farklı yöntemleri denemeniz gerekir. Tekila gibi, en iyi lezzet daha sofistike deneyler ve süreçler gerektirmiştir.
AI'da doktor ve Tec de Monterrey'de araştırma profesörü Miguel González-Mendoza, “bu tür terimler, bu sinir ağlarının birçoğunun mimarisine yol açan makine öğreniminin kullanımından kaynaklanıyor veya Bu ağlar bilgiyi okur ve işler, ilk tekila damıtmasında olduğu gibi, bilgilerin saflaştırıldığı gibi ”dedi bir röportajda.
Yapay zekanın damıtılması nasıl çalışır
Bu süreç bilgi damıtma kavramına benzer.
Tekila yapmak için, agaves meyve sularını çıkarmak için pişirir. Bu, bilgilerin en değerli olanı ayıklamak için işlendiği veri damıtma işlemine benzer, bu, öğrenmeye gerçekten yardımcı olanı korumak için verilerin filtrelenmesi anlamına gelir. Fermantasyon süreci, bilginin AI'nın anlayabileceği kalıplar veya özellikler gibi yararlı bir şeye dönüştürülmesidir.
Orijinal veri kümesinin tamamını kullanmak yerine, daha kompakt ve temsili bir alt küme oluşturulur. Bu alt küme, çok fazla performans kaybetmeden daha küçük bir modeli eğitmek için yeterlidir.
Veri damıtma, gereksiz olanın ortadan kaldırıldığı zamandır ve AI'nın verimli bir şekilde öğrenmesi için en saf ve yararlı bilgilerdir. Tequila'da olduğu gibi, sonuç, yapay zekanın daha hızlı öğrenmesini ve daha kesin kararlar almasını sağlayan rafine bir veri setidir.
Örneğin, dijital asistanlarda kullanım için daha küçük bir modelde damıtıldığı ses tanıma modellerinde kullanılır. Başka bir örnek kedilerin ve köpeklerin fotoğraflarıdır. AI'yı eğitmek için tüm fotoğrafları kullanmak yerine, her hayvanın yalnızca en temsili görüntülerini seçerek verileri “damıtabilirsiniz”. Böylece AI, tüm fotoğrafları görmeden kediler ve köpekler arasında ayrım yapmayı öğrenecektir.
González-Mendoza'ya göre, işlem büyük miktarda veriyi, sunucuları ve bulutu işleyebilen basit, güçlü bilgisayarlar gereklidir. Bu, özellikle süreci hızlandırmak için GPU'lara (grafik işleme birimleri) ihtiyacınız varsa pahalı olabilir.
“Verilerin temizlenmesi, filtrelenmesi ve işlenmesi, özellikle veriler karmaşık veya dağınıksa uzun zaman alabilir. Zaman değerli bir kaynak ve bu nedenle bu tür süreçlerin dolaylı bir maliyetidir.
Büyük veri hacimleriyle çalışıyorsanız, bunları işlemek için daha fazla kaynağa ihtiyacınız olduğu için maliyet artar. Buna ek olarak, videolar veya ses gibi veriler ne kadar karmaşık olursa, gelişmiş tekniklere duyulan ihtiyaç nedeniyle damıtma işlemi daha pahalı olabilir.
Cade, hem ham verilerin hem de damıtılmış verilerin bir yerde ve hem bulutta hem de fiziksel sunucularda depolanması gerektiğini söylüyor, özellikle veriler çok büyük veya hassassa. Ayrıca, veri damıtma her zaman doğrusal bir süreç değildir. Bazen yararlı bilgileri çıkarmanın en iyi yolunu bulmak için farklı yöntemleri denemeniz gerekir. Tekila gibi, en iyi lezzet daha sofistike deneyler ve süreçler gerektirmiştir.