Kunstig intelligens (AI) er et hurtigt voksende felt, der har potentialet til at transformere vores verden på utallige måder.Kernen i AI er de data, der driver dens algoritmer og modeller;kvaliteten af disse data er afgørende for succesen af AI-applikationer.
Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, bliver det mere og mere klart, at kvaliteten og kvantiteten af AI-data vil spille en afgørende rolle i udformningen af dens fremtid.Der er to brede kategorier af AI-data: struktureret og ustruktureret.Strukturerede data består af numerisk eller kategorisk information, der let behandles af computere og lagres i databaser, regneark eller tabeller.Ustrukturerede data omfatter på den anden side tekst, billeder, lyd eller video og kræver mere avancerede behandlingsteknikker, der skal bruges til AI-træning.
Integrationen af de nyeste teknologier inden for AI-datahåndtering og -behandling er afgørende for at sikre, at AI-data er velorganiserede og let tilgængelige.For eksempel kan brugen af cloud-baseret datalagring og realtidsdatabehandlingsteknologier hjælpe organisationer med effektivt at administrere deres AI-data og maksimere deres potentiale.
Desuden bliver forklarlige AI-teknologier (XAI) stadig vigtigere, efterhånden som organisationer søger at forstå beslutningsprocesserne i AI-systemer.XAI giver værdifuld indsigt i, hvordan AI-algoritmer og -modeller når frem til deres forudsigelser og beslutninger, hvilket gør det muligt for interessenter bedre at forstå og stole på resultaterne, der produceres af AI-systemer.
Det er også afgørende at sikre, at AI-data er mangfoldige, repræsentative og fri for bias.Hvis AI-data er biased, vil AI-systemerne, der er bygget ud fra dem, også være biased, og det kan føre til unøjagtige og upålidelige resultater med vidtrækkende implikationer for forskellige industrier og applikationer.
Indlægstid: 24. maj 2023
