Inteligența artificială (IA) este un domeniu în creștere rapidă, care are potențialul de a ne transforma lumea în nenumărate moduri.În centrul AI se află datele care îi alimentează algoritmii și modelele;calitatea acestor date este esențială pentru succesul aplicațiilor AI.
Pe măsură ce AI continuă să evolueze, devine din ce în ce mai clar că calitatea și cantitatea datelor AI vor juca un rol esențial în modelarea viitorului său.Există două categorii mari de date AI: structurate și nestructurate.Datele structurate constau din informații numerice sau categorice care sunt ușor de prelucrat de computere și stocate în baze de date, foi de calcul sau tabele.Datele nestructurate, pe de altă parte, includ text, imagini, audio sau video și necesită tehnici de procesare mai avansate pentru a fi utilizate pentru instruirea AI.
Integrarea celor mai recente tehnologii în gestionarea și procesarea datelor AI este esențială pentru a se asigura că datele AI sunt bine organizate și ușor accesibile.De exemplu, utilizarea tehnologiilor de stocare a datelor bazate pe cloud și de procesare a datelor în timp real poate ajuta organizațiile să își gestioneze eficient datele AI și să-și maximizeze potențialul.
Mai mult, tehnologiile explicabile AI (XAI) devin din ce în ce mai importante pe măsură ce organizațiile încearcă să înțeleagă procesele de luare a deciziilor ale sistemelor AI.XAI oferă informații valoroase asupra modului în care algoritmii și modelele AI ajung la predicții și decizii, permițând părților interesate să înțeleagă și să aibă încredere mai bine în rezultatele produse de sistemele AI.
De asemenea, este esențial să ne asigurăm că datele AI sunt diverse, reprezentative și lipsite de părtiniri.Dacă datele AI sunt părtinitoare, sistemele AI construite din acestea vor fi, de asemenea, părtinitoare, iar acest lucru poate duce la rezultate inexacte și nesigure, cu implicații de anvergură pentru diverse industrii și aplicații.
Ora postării: 24-mai-2023
