Umjetna inteligencija (AI) brzo je rastuće polje koje ima potencijal transformirati naš svijet na bezbroj načina.U srcu umjetne inteligencije su podaci koji potiču njegove algoritme i modele;kvaliteta ovih podataka ključna je za uspjeh AI aplikacija.
Kako se AI nastavlja razvijati, postaje sve jasnije da će kvaliteta i kvantiteta podataka AI igrati ključnu ulogu u oblikovanju njegove budućnosti.Postoje dvije široke kategorije AI podataka: strukturirani i nestrukturirani.Strukturirani podaci sastoje se od numeričkih ili kategoričkih informacija koje se lako obrađuju računalima i pohranjuju u baze podataka, proračunske tablice ili tablice.Nestrukturirani podaci, s druge strane, uključuju tekst, slike, audio ili video i zahtijevaju naprednije tehnike obrade koje se koriste za obuku umjetne inteligencije.
Integracija najnovijih tehnologija u upravljanje i obradu podataka umjetne inteligencije ključna je kako bi se osiguralo da su podaci umjetne inteligencije dobro organizirani i lako dostupni.Na primjer, korištenje pohrane podataka temeljene na oblaku i tehnologija obrade podataka u stvarnom vremenu može pomoći organizacijama da učinkovito upravljaju svojim podacima umjetne inteligencije i maksimiziraju njihov potencijal.
Štoviše, objašnjive AI (XAI) tehnologije postaju sve važnije jer organizacije nastoje razumjeti procese donošenja odluka AI sustava.XAI pruža dragocjene uvide u to kako algoritmi i modeli umjetne inteligencije dolaze do svojih predviđanja i odluka, omogućujući dionicima da bolje razumiju i vjeruju rezultatima koje proizvode sustavi umjetne inteligencije.
Također je ključno osigurati da su podaci umjetne inteligencije raznoliki, reprezentativni i bez pristranosti.Ako su podaci umjetne inteligencije pristrani, sustavi umjetne inteligencije izgrađeni od njih također će biti pristrani, a to može dovesti do netočnih i nepouzdanih rezultata s dalekosežnim implikacijama za razne industrije i aplikacije.
Vrijeme objave: 24. svibnja 2023
