Umetna inteligenca (AI) je hitro rastoče področje, ki lahko spremeni naš svet na nešteto načinov.V središču AI so podatki, ki spodbujajo njegove algoritme in modele;kakovost teh podatkov je ključnega pomena za uspeh aplikacij AI.
Ker se umetna inteligenca še naprej razvija, postaja vse bolj jasno, da bosta kakovost in količina podatkov umetne inteligence igrali ključno vlogo pri oblikovanju njene prihodnosti.Obstajata dve široki kategoriji podatkov AI: strukturirani in nestrukturirani.Strukturirani podatki so sestavljeni iz numeričnih ali kategoričnih informacij, ki jih računalniki enostavno obdelajo in shranijo v podatkovne baze, preglednice ali tabele.Po drugi strani pa nestrukturirani podatki vključujejo besedilo, slike, zvok ali video in zahtevajo uporabo naprednejših tehnik obdelave za usposabljanje AI.
Integracija najnovejših tehnologij pri upravljanju in obdelavi podatkov AI je bistvenega pomena za zagotovitev, da so podatki AI dobro organizirani in lahko dostopni.Na primer, uporaba shranjevanja podatkov v oblaku in tehnologij za obdelavo podatkov v realnem času lahko pomaga organizacijam pri učinkovitem upravljanju podatkov umetne inteligence in povečanju njihovega potenciala.
Poleg tega postajajo razložljive tehnologije umetne inteligence (XAI) vse bolj pomembne, saj si organizacije prizadevajo razumeti procese odločanja sistemov umetne inteligence.XAI zagotavlja dragocene vpoglede v to, kako algoritmi in modeli umetne inteligence pridejo do svojih napovedi in odločitev, kar zainteresiranim stranem omogoča boljše razumevanje in zaupanje v rezultate, ki jih ustvarijo sistemi umetne inteligence.
Prav tako je ključno zagotoviti, da so podatki AI raznoliki, reprezentativni in nepristranski.Če so podatki umetne inteligence pristranski, bodo tudi sistemi umetne inteligence, zgrajeni iz njih, pristranski, kar lahko vodi do netočnih in nezanesljivih rezultatov z daljnosežnimi posledicami za različne industrije in aplikacije.
Čas objave: 24. maj 2023
