[논문 리뷰] The Principles of Data-Centric AI (DCAI)

Mohammad Hossein Jarrahi, Ali Memariani외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 26.

Data Stream Mining Techniques참고 문헌 21인용 수 25

한 줄 요약

The paper advocates a data-centric view of AI, outlines six guiding principles for DCAI, and discusses foundations and directions for advancing data quality and dynamism in AI systems.

ABSTRACT

Data is a crucial infrastructure to how artificial intelligence (AI) systems learn. However, these systems to date have been largely model-centric, putting a premium on the model at the expense of the data quality. Data quality issues beset the performance of AI systems, particularly in downstream deployments and in real-world applications. Data-centric AI (DCAI) as an emerging concept brings data, its quality and its dynamism to the forefront in considerations of AI systems through an iterative and systematic approach. As one of the first overviews, this article brings together data-centric perspectives and concepts to outline the foundations of DCAI. It specifically formulates six guiding principles for researchers and practitioners and gives direction for future advancement of DCAI.

연구 동기 및 목표

• 데이터 품질을 AI 시스템의 핵심 인프라로 강조하여 모델 중심 AI에서 데이터 중심 AI로의 전환을 촉진한다.
• Data-Centric AI의 기본 개념과 데이터 품질 및 역동성이 실제 배치에서 왜 중요한지 설명한다.
• DCAI에서 향후 연구와 실무를 이끌 수 있는 원칙 세트를 제시한다.
• 하류 응용 분야에서 데이터 중심 AI의 이론과 실무를 발전시키기 위한 방향을 제시한다.

제안 방법

• 문헌과 실무에서 데이터 중심적 관점과 개념을 종합한다.
• DCAI의 연구자와 실무자를 위한 six guiding principles를 정식으로 제시한다.
• 데이터 중심 AI의 향후 발전을 위한 방향성 로드맵을 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Data-Centric AI (DCAI) 연구와 실천을 이끌어야 하는 핵심 원칙은 무엇인가?
• RQ2 데이터 품질과 데이터 역동성이 AI 시스템의 성능과 배포 결과에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 데이터 중심 방법론을 개선하기 위해 DCAI의 향후 작업을 안내할 수 있는 실용적 방향은 무엇인가?

주요 결과

• The paper outlines six guiding principles for Data-Centric AI (DCAI).
• It presents a foundational view that prioritizes data quality and its dynamism in AI systems.
• The article aggregates data-centric perspectives to form a coherent framework for DCAI.
• It provides direction for future advancement of DCAI in research and practice.