Veri

İşletmelerde Yapay Zeka Çözümlerinin Uygulanması

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Verinin önemi

Veri yoksa öğrenilecek örüntü yoktur
Yanlış veri, yanlış örüntüler
YZ verisi kadar iyidir

YZ için büyük veri.

Veriye ilişkin dört alan

$$ Edinim.

Veriye ilişkin dört alan

$$ Hacim

Veriye ilişkin dört alan

$$ Kalite.

Veriye ilişkin dört alan

$$ Güvenlik.

Edinim

Veri türleri

Müşteri demografisi
Satış bilgileri
Ürün envanteri
Pazarlama kampanyası performansı

Tedarik zinciri

Satın alma
Taşımacılık
Stok seviyeleri

Görüntü sınıflandırma için YZ

Mekanik arızalar
Binlerce etiketli görsel

Edinim

Birinci taraf

Veri yakalama veya mevcut kaynaklarda yaratıcı olun
Diğer ekiplerle konuşun
Edinmek zaman alır

Üçüncü taraf

Veri kaynağı uzmanları
Diğer işletmelerle ortaklık kurun

$$ Hacim.

$$

Daha karmaşık = daha çok veri
Gereksinimleri Makine Öğrenimi bilimcisi belirler

Kalite

Kötü bir yemek.

Kalite

Tamlık.

Kalite

Doğruluk.

Kalite

Alaka düzeyi.

Kalite

Zamanlılık.

Kalite - veri önyargısı

Tanım: yanlı veya hatalı verinin yanlış ya da adaletsiz sonuçlara yol açması

Tanıma ve değerlendirme araçları ve yöntemleri
Sapmalı sonuçları ve önyargılı kararları önleyin
YZ'yi sorumlu biçimde geliştirin

Güvenlik

Şunlara yardım eder:

Güveni sürdürmek
Mevzuata uymak
İş çıkarlarını korumak

Önlemler:

Kişisel tanımlayıcıları kaldırma
Saklama politikaları
Şifreleme
Erişim kontrolü

Haydi pratik yapalım!

İşletmelerde Yapay Zeka Çözümlerinin Uygulanması

Preparing Video For Download...