La intel·ligència artificial (IA) és un camp de creixement ràpid que té el potencial de transformar el nostre món d'innombrables maneres.Al cor de la IA hi ha les dades que alimenten els seus algorismes i models;la qualitat d'aquestes dades és fonamental per a l'èxit de les aplicacions d'IA.
A mesura que la IA continua evolucionant, és cada cop més clar que la qualitat i la quantitat de les dades d'IA jugaran un paper crític en la configuració del seu futur.Hi ha dues grans categories de dades d'IA: estructurades i no estructurades.Les dades estructurades consisteixen en informació numèrica o categòrica que els ordinadors processen fàcilment i s'emmagatzemen en bases de dades, fulls de càlcul o taules.Les dades no estructurades, en canvi, inclouen text, imatges, àudio o vídeo i requereixen tècniques de processament més avançades per utilitzar-les per a la formació en IA.
La integració de les últimes tecnologies en la gestió i el processament de dades d'IA és essencial per garantir que les dades d'IA estiguin ben organitzades i de fàcil accés.Per exemple, l'ús d'emmagatzematge de dades basat en núvol i tecnologies de processament de dades en temps real pot ajudar les organitzacions a gestionar eficaçment les seves dades d'IA i maximitzar el seu potencial.
A més, les tecnologies d'IA explicables (XAI) són cada cop més importants a mesura que les organitzacions busquen entendre els processos de presa de decisions dels sistemes d'IA.XAI proporciona informació valuosa sobre com els algorismes i els models d'IA arriben a les seves prediccions i decisions, permetent a les parts interessades comprendre i confiar millor en els resultats produïts pels sistemes d'IA.
També és crucial garantir que les dades d'IA siguin diverses, representatives i lliures de biaix.Si les dades d'IA estan esbiaixades, els sistemes d'IA creats a partir d'elles també estaran esbiaixats, i això pot provocar resultats inexactes i poc fiables amb implicacions de gran abast per a diverses indústries i aplicacions.
Hora de publicació: 24-maig-2023
