Artefarita Inteligenteco (AI) estas rapide kreskanta kampo, kiu havas la eblecon transformi nian mondon en sennombraj manieroj.Ĉe la koro de AI estas la datumoj, kiuj nutras ĝiajn algoritmojn kaj modelojn;la kvalito de ĉi tiuj datumoj estas kritika por la sukceso de AI-aplikoj.
Dum AI daŭre evoluas, iĝas ĉiam pli klare, ke la kvalito kaj kvanto de AI-datumoj ludos kritikan rolon por formi ĝian estontecon.Estas du larĝaj kategorioj de AI-datumoj: strukturitaj kaj nestrukturitaj.Strukturitaj datumoj konsistas el nombraj aŭ kategoriaj informoj, kiuj estas facile prilaboritaj de komputiloj kaj stokitaj en datumbazoj, kalkultabeloj aŭ tabeloj.Nestrukturitaj datumoj, aliflanke, inkluzivas tekston, bildojn, aŭdaĵojn aŭ filmetojn kaj postulas pli altnivelajn prilaborajn teknikojn por esti uzataj por AI-trejnado.
La integriĝo de la plej novaj teknologioj en AI-datumado kaj prilaborado estas esenca por certigi, ke AI-datumoj estas bone organizitaj kaj facile alireblaj.Ekzemple, la uzo de nub-bazita datumstokado kaj realtempaj datumtraktadteknologioj povas helpi organizojn efike administri siajn AI-datumojn kaj maksimumigi ĝian potencialon.
Krome, klarigeblaj AI (XAI) teknologioj iĝas ĉiam pli gravaj ĉar organizoj serĉas kompreni la decidajn procezojn de AI-sistemoj.XAI disponigas valorajn sciojn pri kiel AI-algoritmoj kaj modeloj alvenas al siaj antaŭdiroj kaj decidoj, ebligante koncernatojn pli bone kompreni kaj fidi la rezultojn produktitajn de AI-sistemoj.
Ankaŭ estas grave certigi, ke AI-datumoj estas diversaj, reprezentaj kaj liberaj de antaŭjuĝo.Se AI-datumoj estas partiaj, la AI-sistemoj konstruitaj el ĝi ankaŭ estos partiaj, kaj ĉi tio povas konduki al malprecizaj kaj nefidindaj rezultoj kun ampleksaj implicoj por diversaj industrioj kaj aplikoj.
Afiŝtempo: majo-24-2023
