Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có tiềm năng biến đổi thế giới của chúng ta theo vô số cách.Trọng tâm của AI là dữ liệu hỗ trợ các thuật toán và mô hình của nó;chất lượng của dữ liệu này rất quan trọng đối với sự thành công của các ứng dụng AI.
Khi AI tiếp tục phát triển, ngày càng rõ ràng rằng chất lượng và số lượng dữ liệu AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nó.Có hai loại dữ liệu AI chính: có cấu trúc và không cấu trúc.Dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin số hoặc phân loại được máy tính xử lý dễ dàng và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, bảng tính hoặc bảng.Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video và yêu cầu các kỹ thuật xử lý nâng cao hơn để sử dụng cho việc đào tạo AI.
Việc tích hợp các công nghệ mới nhất trong quản lý và xử lý dữ liệu AI là điều cần thiết để đảm bảo dữ liệu AI được tổ chức tốt và dễ dàng truy cập.Ví dụ: việc sử dụng công nghệ lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây và xử lý dữ liệu theo thời gian thực có thể giúp các tổ chức quản lý hiệu quả dữ liệu AI của họ và tối đa hóa tiềm năng của nó.
Hơn nữa, các công nghệ AI (XAI) có thể giải thích được ngày càng trở nên quan trọng khi các tổ chức tìm cách hiểu quá trình ra quyết định của hệ thống AI.XAI cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về cách các thuật toán và mô hình AI đưa ra dự đoán và quyết định, cho phép các bên liên quan hiểu rõ hơn và tin tưởng hơn vào kết quả do hệ thống AI tạo ra.
Điều quan trọng nữa là phải đảm bảo rằng dữ liệu AI đa dạng, mang tính đại diện và không bị sai lệch.Nếu dữ liệu AI bị sai lệch, các hệ thống AI được xây dựng từ dữ liệu đó cũng sẽ bị sai lệch và điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác và không đáng tin cậy, có tác động sâu rộng đến các ngành và ứng dụng khác nhau.
Thời gian đăng: 24-05-2023
