ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1606
Подкаст Microsoft Research: Дженнифер Невилл о проверке ИИ и неожиданных ошибках
В эпизоде подкаста Microsoft Research научный руководитель Дженнифер Невилл рассказывает о роли оценки для повышения эффективности ИИ, неожиданных ошибках моделей за пределами стандартных бенчмарков, практических рекомендациях по работе с текущими системами и о важности тщательного анализа данных обучения, когда результаты удивляют.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- В эпизоде подкаста Microsoft Research научный руководитель Дженнифер Невилл рассказывает о роли оценки для повышения эффективности ИИ, неожиданных ошибках моделей за пределами стандартных бенчмарков, практических рекомендациях по работе с текущими системами и о важности тщательного анализа данных обучения, когда результаты удивляют.
- Понимание ошибок, выявляемых оценкой, и проблем с данными помогает согласовать поведение ИИ с реальными потребностями пользователей и направляет практическое внедрение и исследования.
- What AI gets wrong and what failure teaches us
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Понимание ошибок, выявляемых оценкой, и проблем с данными помогает согласовать поведение ИИ с реальными потребностями пользователей и направляет практическое внедрение и исследования.