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人工智能：应对AI数据困境：恰当的数据集成方法、治理和工具
- 2021-09-16 21:00:07上传人：幻灭**pl
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- 之上的用户友好界面），可以轻松找到已进行编目和已经过审
- 查的可信数据与 AI 模型。这样就能够支持整个企业（而不仅仅
- 是技术用户）复用数据，帮助企业从数据和 AI 投资中实现最大
- 价值。
- 由于数据偏见会对 AI 结果造成负面影响，甚至剥夺主要利益
- 相关群体的权益，因此，必须在企业支持平台中包含可自动检
- 测并帮助消除偏见的工具，以及可突出显示数据潜在问题的可
- 视化工具。
- 精心设计的工具也有助于建立信任。例如，假设一家石油和天
- 然气公司坐拥地理、地形和地震信息的宝库。该公司的现场员
- 工团队包括来自不同领域的科学家和工程师，他们已经准备好
- 使用这个数据宝库，但他们缺乏编程技能，无法使用数据科学
- 家构建的 AI 模型。通过将适当的工具与模型和数据整合，支持
- 负责日常运营的现场工作人员充分利用 AI ，而无需精通数据
- 科学的编码人员。
- 选择合适的分析方法和工具有助于促进对价值的关注：例
- 如，将算法性能与业务指标联系起来。举一个现实世界的例
- 子，一家欧洲杂货商使用 AI 预测未来的最佳投资地点。在分
- 析现有商店的当前环境时， AI 需要区分小商店和大型商店之
- 间的区别。
- 标准数据方法和工具无法不经修改
- 地应用于 AI 。
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