生成人工智能的数据质量和基本事实

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：初学者 |类型： 电子学习 |语言： 英文+字幕 |时长：34m 22s

你将学到什么

生成式 AI 项目通常会失败，不是因为模型先进，而是因为基础数据有缺陷或验证过程不完整。
在本课程中，生成式 AI 的数据质量和基本事实，您将获得构建强大的数据基础和设计验证工作流程的能力，以便在人工智能系统投入生产之前暴露弱点。
首先，您将探索如何评估数据源的质量、代表性和偏差，并了解为什么一致的标签实践对于构建可靠的基本事实至关重要
接下来，您将了解如何记录数据集沿袭、假设和约束，以确保跨团队和模型版本的可重复性和可审核性。
最后，您将学习如何使用适当的评估方法、结构化错误分析和可扩展工作流程来验证 AI 系统，以降低迭代开发周期中的风险。
完成本课程后，您将拥有通过从头开始加强数据质量和验证实践来减少生成式 AI 故障所需的技能和知识。向上。