Artificial Intelligence (AI) ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຢ່າງໄວວາທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນໂລກຂອງພວກເຮົາໃນຫຼາຍວິທີ.ຫົວໃຈຂອງ AI ແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ algorithms ແລະແບບຈໍາລອງຂອງມັນ;ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບຄວາມສໍາເລັດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI.
ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າຄຸນນະພາບແລະປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນ AI ຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການສ້າງອະນາຄົດຂອງມັນ.ມີສອງປະເພດຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຂໍ້ມູນ AI: ມີໂຄງສ້າງແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຕົວເລກຫຼືປະເພດທີ່ຖືກປຸງແຕ່ງໄດ້ງ່າຍໂດຍຄອມພິວເຕີແລະເກັບໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນ, ຕາຕະລາງຫຼືຕາຕະລາງ.ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ປະກອບມີຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງຫຼືວິດີໂອແລະຕ້ອງການເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງທີ່ກ້າວຫນ້າເພື່ອນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI.
ການລວມເອົາເທກໂນໂລຍີຫລ້າສຸດໃນການຈັດການຂໍ້ມູນ AI ແລະການປະມວນຜົນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນ AI ໄດ້ຖືກຈັດລຽງຢ່າງດີແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ.ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການນໍາໃຊ້ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ເມຄແລະເຕັກໂນໂລຢີການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ AI ຂອງພວກເຂົາຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະເພີ່ມທ່າແຮງຂອງມັນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເຕັກໂນໂລຢີ AI (XAI) ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນຫຼາຍຂື້ນຍ້ອນວ່າອົງການຈັດຕັ້ງຊອກຫາຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງລະບົບ AI.XAI ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI algorithms ແລະແບບຈໍາລອງມາຮອດການຄາດຄະເນແລະການຕັດສິນໃຈຂອງພວກເຂົາ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຂົ້າໃຈແລະໄວ້ວາງໃຈຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຜະລິດໂດຍລະບົບ AI.
ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນ AI ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ເປັນຕົວແທນ, ແລະບໍ່ມີອະຄະຕິ.ຖ້າຂໍ້ມູນ AI ມີຄວາມລໍາອຽງ, ລະບົບ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກມັນກໍ່ຈະມີຄວາມລໍາອຽງ, ແລະນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຖືເຊິ່ງມີຜົນກະທົບທີ່ກວ້າງຂວາງສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ.
ເວລາປະກາດ: 24-05-2023
