Mākslīgais intelekts (AI) ir strauji augoša joma, kas spēj pārveidot mūsu pasauli neskaitāmos veidos.AI pamatā ir dati, kas nodrošina tā algoritmus un modeļus;šo datu kvalitāte ir ļoti svarīga AI lietojumprogrammu panākumiem.
AI turpinot attīstīties, kļūst arvien skaidrāks, ka AI datu kvalitātei un kvantitātei būs izšķiroša nozīme tās nākotnes veidošanā.Ir divas plašas AI datu kategorijas: strukturētie un nestrukturētie.Strukturētie dati sastāv no skaitliskas vai kategoriskas informācijas, ko viegli apstrādā datori un glabā datu bāzēs, izklājlapās vai tabulās.No otras puses, nestrukturēti dati ietver tekstu, attēlus, audio vai video, un AI apmācībai ir nepieciešamas uzlabotas apstrādes metodes.
Jaunāko tehnoloģiju integrācija AI datu pārvaldībā un apstrādē ir būtiska, lai nodrošinātu, ka AI dati ir labi sakārtoti un viegli pieejami.Piemēram, mākoņdatošanas datu uzglabāšanas un reāllaika datu apstrādes tehnoloģiju izmantošana var palīdzēt organizācijām efektīvi pārvaldīt savus AI datus un maksimāli palielināt to potenciālu.
Turklāt izskaidrojamās AI (XAI) tehnoloģijas kļūst arvien svarīgākas, jo organizācijas cenšas izprast AI sistēmu lēmumu pieņemšanas procesus.XAI sniedz vērtīgu ieskatu par to, kā AI algoritmi un modeļi nonāk pie prognozēm un lēmumiem, ļaujot ieinteresētajām personām labāk izprast AI sistēmu radītos rezultātus un uzticēties tiem.
Ir arī svarīgi nodrošināt, lai AI dati būtu daudzveidīgi, reprezentatīvi un bez aizspriedumiem.Ja AI dati ir neobjektīvi, arī no tiem veidotās AI sistēmas būs neobjektīvas, un tas var novest pie neprecīziem un neuzticamiem rezultātiem ar tālejošu ietekmi uz dažādām nozarēm un lietojumprogrammām.
Izsūtīšanas laiks: 2023. gada 24. maijs
