A intelixencia artificial (IA) é un campo en rápido crecemento que ten o potencial de transformar o noso mundo de innumerables formas.No corazón da IA están os datos que alimentan os seus algoritmos e modelos;a calidade destes datos é fundamental para o éxito das aplicacións de IA.
A medida que a IA segue evolucionando, cada vez está máis claro que a calidade e a cantidade de datos da IA desempeñarán un papel fundamental na configuración do seu futuro.Hai dúas grandes categorías de datos de IA: estruturados e non estruturados.Os datos estruturados consisten en información numérica ou categórica que é facilmente procesada polos ordenadores e almacenada en bases de datos, follas de cálculo ou táboas.Os datos non estruturados, por outra banda, inclúen texto, imaxes, audio ou vídeo e requiren técnicas de procesamento máis avanzadas para utilizarse para o adestramento en IA.
A integración das últimas tecnoloxías na xestión e procesamento de datos da IA é esencial para garantir que os datos da IA estean ben organizados e sexan de fácil acceso.Por exemplo, o uso de tecnoloxías de almacenamento de datos baseados na nube e de procesamento de datos en tempo real pode axudar ás organizacións a xestionar eficazmente os seus datos de IA e maximizar o seu potencial.
Ademais, as tecnoloxías explicables de IA (XAI) son cada vez máis importantes a medida que as organizacións buscan comprender os procesos de toma de decisións dos sistemas de IA.XAI ofrece información valiosa sobre como os algoritmos e modelos de IA chegan ás súas predicións e decisións, o que permite ás partes interesadas comprender e confiar mellor nos resultados producidos polos sistemas de IA.
Tamén é fundamental garantir que os datos da IA sexan diversos, representativos e libres de sesgos.Se os datos de IA están sesgados, os sistemas de IA construídos a partir del tamén estarán sesgados, e isto pode levar a resultados inexactos e pouco fiables con implicacións de gran alcance para varias industrias e aplicacións.
Hora de publicación: 24-maio-2023
