Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая потенциально может изменить наш мир бесчисленными способами.В основе ИИ лежат данные, которые лежат в основе его алгоритмов и моделей;качество этих данных имеет решающее значение для успеха приложений ИИ.
По мере развития ИИ становится все более очевидным, что качество и количество данных об ИИ будут играть решающую роль в формировании его будущего. Существуют две широкие категории данных ИИ: структурированные и неструктурированные. Структурированные данные представляют собой числовую или категориальную информацию, которая легко обрабатывается компьютером и хранится в базах данных, электронных таблицах или таблицах. Неструктурированные данные, напротив, включают в себя текст, изображения, аудио- и видеоматериалы и требуют более сложных методов обработки для использования в обучении ИИ.
Интеграция новейших технологий в управлении и обработке данных ИИ необходима для обеспечения хорошей организации и легкого доступа к данным ИИ.Например, использование облачных технологий хранения данных и обработки данных в реальном времени может помочь организациям эффективно управлять своими данными ИИ и максимизировать их потенциал.
Более того, объяснимые технологии искусственного интеллекта (XAI) становятся все более важными, поскольку организации стремятся понять процессы принятия решений в системах искусственного интеллекта.XAI предоставляет ценную информацию о том, как алгоритмы и модели ИИ приходят к своим прогнозам и решениям, позволяя заинтересованным сторонам лучше понимать и доверять результатам, полученным с помощью систем ИИ.
Также крайне важно обеспечить, чтобы данные ИИ были разнообразными, репрезентативными и свободными от предвзятости.Если данные ИИ являются предвзятыми, то системы ИИ, построенные на их основе, также будут необъективными, и это может привести к неточным и ненадежным результатам с далеко идущими последствиями для различных отраслей и приложений.
Время публикации: 24 мая 2023 г.
