Artificiell intelligens (AI) är ett snabbt växande område som har potential att förändra vår värld på otaliga sätt.Kärnan i AI är den data som driver dess algoritmer och modeller;kvaliteten på dessa data är avgörande för framgången för AI-applikationer.
Allt eftersom AI fortsätter att utvecklas, blir det allt tydligare att kvaliteten och kvantiteten på AI-data kommer att spela en avgörande roll för att forma dess framtid.Det finns två breda kategorier av AI-data: strukturerad och ostrukturerad.Strukturerad data består av numerisk eller kategorisk information som enkelt bearbetas av datorer och lagras i databaser, kalkylblad eller tabeller.Ostrukturerad data, å andra sidan, inkluderar text, bilder, ljud eller video och kräver mer avancerade bearbetningstekniker för att användas för AI-träning.
Integreringen av den senaste tekniken inom AI-datahantering och -bearbetning är avgörande för att säkerställa att AI-data är välorganiserad och lättillgänglig.Till exempel kan användningen av molnbaserad datalagring och databehandlingsteknik i realtid hjälpa organisationer att effektivt hantera sin AI-data och maximera dess potential.
Dessutom blir förklarlig AI-teknik (XAI) allt viktigare i takt med att organisationer försöker förstå AI-systemens beslutsprocesser.XAI ger värdefulla insikter om hur AI-algoritmer och -modeller kommer fram till sina förutsägelser och beslut, vilket gör det möjligt för intressenter att bättre förstå och lita på resultaten som produceras av AI-system.
Det är också avgörande att se till att AI-data är mångsidig, representativ och fri från partiskhet.Om AI-data är partisk kommer AI-systemen som byggs från den också att vara partiska, och detta kan leda till felaktiga och opålitliga resultat med långtgående konsekvenser för olika industrier och applikationer.
Posttid: 24 maj 2023
