Dirbtinis intelektas (AI) yra sparčiai auganti sritis, galinti daugybe būdų pakeisti mūsų pasaulį.AI esmė yra duomenys, kuriais grindžiami algoritmai ir modeliai;šių duomenų kokybė yra labai svarbi AI programų sėkmei.
AI toliau tobulėjant darosi vis labiau aišku, kad AI duomenų kokybė ir kiekis vaidins lemiamą vaidmenį formuojant jos ateitį.Yra dvi plačios AI duomenų kategorijos: struktūriniai ir nestruktūruoti.Struktūrinius duomenis sudaro skaitmeninė arba kategorinė informacija, kurią lengvai apdoroja kompiuteriai ir saugoma duomenų bazėse, skaičiuoklėse ar lentelėse.Kita vertus, nestruktūrizuoti duomenys apima tekstą, vaizdus, garsą ar vaizdo įrašą, todėl dirbtinio intelekto mokymui reikia naudoti pažangesnius apdorojimo metodus.
Naujausių technologijų integravimas į AI duomenų valdymą ir apdorojimą yra labai svarbus siekiant užtikrinti, kad AI duomenys būtų gerai sutvarkyti ir lengvai pasiekiami.Pavyzdžiui, debesyje pagrįstų duomenų saugojimo ir realaus laiko duomenų apdorojimo technologijų naudojimas gali padėti organizacijoms efektyviai valdyti savo AI duomenis ir maksimaliai padidinti jų potencialą.
Be to, paaiškinamos AI (XAI) technologijos tampa vis svarbesnės organizacijoms siekiant suprasti AI sistemų sprendimų priėmimo procesus.XAI suteikia vertingų įžvalgų apie tai, kaip dirbtinio intelekto algoritmai ir modeliai pateikia savo prognozes ir sprendimus, todėl suinteresuotosios šalys gali geriau suprasti AI sistemų rezultatus ir jais pasitikėti.
Taip pat labai svarbu užtikrinti, kad dirbtinio intelekto duomenys būtų įvairūs, reprezentatyvūs ir be šališkumo.Jei dirbtinio intelekto duomenys yra šališki, iš jų sukurtos AI sistemos taip pat bus šališkos, todėl rezultatai gali būti netikslūs ir nepatikimi, o tai gali turėti didelės įtakos įvairioms pramonės šakoms ir programoms.
Paskelbimo laikas: 2023-05-24
