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AI 训练数据基本指南 - TELUS Digital
您可以通过多种方式注释数据点。因此，您标记数据点的方式会导致所需数据点数量的显著变化。假设我们有 1,000 个句子的输入数据。对于情绪分析，您可能只会将每个句子标记为一次，即积极、消极或中性。但是，对于实体提取，您可能在每个句子中标记五个单词。尽管拥有相同的原始数据，但一个任务产生的标签比另一个多五倍。如果一个数据点可以包含大量标签，那么您可能可以使用较小的整体数据集。
AI 基本事实是真的吗？危险......
组织决策者需要评估 AI 工具，因为越来越多的人声称此类工具的表现优于人类专家。然而，衡量知识工作的质量具有挑战性，这提出了如何在这种背景下评估 AI 性能的问题。我们通过对美国一家大型医院的实地研究来调查这个问题，观察管理人员如何评估五种不同的基于机器学习 (ML) 的 AI 工具。根据标准 AI 准确性测量，每种工具都报告了高性能，这些测量基于合格专家提供的基本事实标签。然而，在实践中试用这些工具后发现，它们都没有达到预期。在寻找解释时，管理人员开始面对专家在用于训练和验证 ML 模型的基本事实标签中捕获的知识的高度不确定性。在实践中，专家通过利用丰富的专业知识实践来解决这种不确定性，而这些实践并未纳入这些基于 ML 的工具中。发现人工智能的知识和专家的知识之间的脱节使管理人员能够更好地了解每种工具的风险和好处。这项研究表明，当底层知识不确定时，客观地对待 ML 模型中使用的地面真实标签存在危险。我们概述了我们的研究对开发、培训和评估知识工作人工智能的意义。
如何解决人工智能中的偏见 - UPenn CIS - 宾夕法尼亚大学
另一个主要的偏见来源是人工智能最初用来帮助它了解世界的标签。凯特·克劳福德 (Kate Crawford) 是微软的人工智能研究员，也是纽约大学 AI Now 的创始人之一，该研究所专注于人工智能的社会影响。2019 年，克劳福德与艺术家特雷弗·佩格伦 (Trevor Paglen) 合作开展了一项名为“数据集考古学”的艺术项目。他们采用了最大、使用最广泛的图像数据集之一 ImageNet，并研究了其标记和构建的值。他们的工具名为 ImageNetRoulette，“经常返回厌恶女性、种族主义和残忍的标签”。这些标签现在已成为许多图像识别系统的嵌入部分，该项目有助于展示人工智能系统的系统性偏见如何成为我们世界中普遍存在的特征。
新西兰的 COMIRNATY COVID-19 疫苗
• 标签还将说明它们是在紧急使用授权下使用的。此声明已纳入美国食品药品监督管理局 (FDA) 的要求，但与疫苗在新西兰的使用无关或不适用。 • 标签将说明疫苗在使用前必须用无菌 0.9% 氯化钠注射液 USP 稀释。但是，任何药典级的无菌 0.9% 氯化钠都可用于稀释此疫苗。 • 说明书中使用的名称“BNT 162b2 (SARS-COV-2-mRNA 疫苗) 5 剂量小瓶”不适用于新西兰。如上所述，新西兰供应的疫苗将以不同的方式提及）。 • 小瓶指示记录稀释的日期和时间，这与 Medsafe 批准的数据表中的说明一致。 2. 以商品名“COMIRNATY”供应的产品：
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
Pfizer-Biontech的Covid-19疫苗灰色帽
•1个带有辉瑞-biontech的Covid-19疫苗灰色盖疫苗的小瓶•6个注射器•6个白色或粉红色的标签，请记录并用穿刺时间和剂量的剂量签名。