当前位置:
X-MOL 学术
›
Nat. Mach. Intell.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
A step forward in tracing and documenting dataset provenance
Nature Machine Intelligence ( IF 18.8 ) Pub Date : 2024-08-30 , DOI: 10.1038/s42256-024-00884-w Nicholas Vincent
Nature Machine Intelligence ( IF 18.8 ) Pub Date : 2024-08-30 , DOI: 10.1038/s42256-024-00884-w Nicholas Vincent
Training data are crucial for advancements in artificial intelligence, but many questions remain regarding the provenance of training datasets, license enforcement and creator consent. Mahari et al. provide a set of tools for tracing, documenting and sharing AI training data and highlight the importance for developers to engage with metadata of datasets.
中文翻译:
在追踪和记录数据集来源方面向前迈出了一步
训练数据对于人工智能的进步至关重要,但有关训练数据集的来源、许可执行和创建者同意的许多问题仍然存在。马哈里等人。提供一套用于跟踪、记录和共享人工智能训练数据的工具,并强调开发人员使用数据集元数据的重要性。
更新日期:2024-08-30
中文翻译:
在追踪和记录数据集来源方面向前迈出了一步
训练数据对于人工智能的进步至关重要,但有关训练数据集的来源、许可执行和创建者同意的许多问题仍然存在。马哈里等人。提供一套用于跟踪、记录和共享人工智能训练数据的工具,并强调开发人员使用数据集元数据的重要性。