Chiến lược dữ liệu, nguồn lực và con người

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Chiến lược và quản trị dữ liệu

Chiến lược dữ liệu: Thiết kế và phát triển các phương pháp tập trung vào dữ liệu cho việc trích xuất thông tin và ra quyết định kinh doanh.

Các bước trong chiến lược dữ liệu:

Xác định các mục tiêu định hướng dữ liệu
Xác định các dữ liệu cần thiết
Xác định nguồn dữ liệu và loại dữ liệu
Phân tích dự đoán và phân tích định hướng
Triển khai các quy trình dựa trên dữ liệu

Xác định mục tiêu hướng đến dữ liệu

Xác định dữ liệu cần thiết

Xác định nguồn dữ liệu và loại dữ liệu

![https://assets.datacamp.com/production/repositories/6271/datasets/f3376cfdb0428b595c46adb4ffe70af61ffbe88f/strategy4.png Phân tích dự đoán và phân tích định hướng

Triển khai các quy trình dựa trên dữ liệu

Hạ tầng AI

Hạ tầng AI dựa trên điện toán đám mây

Nguồn lực tính toán có khả năng mở rộng, lưu trữ dữ liệu, công cụ AI và các mô hình đã được xây dựng sẵn.
Linh hoạt, tuỳ theo yêu cầu

Google Cloud, Azure và AWS

Ưu điểm: Khả năng mở rộng cao, hiệu quả về chi phí
Nhược điểm: Vị trí dữ liệu, yêu cầu kết nối Internet

Hạ tầng AI tại chỗ (tự lưu trữ)

Các tổ chức sở hữu phần cứng, phần mềm, dữ liệu và tài nguyên mạng của mình để hỗ trợ các hoạt động AI.

Hạ tầng tại chỗ

Ưu điểm: kiểm soát dữ liệu nâng cao, độ trễ thấp hơn
Nhược điểm: chi phí ban đầu, khả năng mở rộng hạn chế

Phương pháp MLOps

Vận hành Machine Learning (MLOps): Quản trị, vận hành hiệu quả và tin cậy các hệ thống ML trong doanh nghiệp.

Phương pháp MLOps

Vận hành Machine Learning (MLOps): Quản trị, vận hành hiệu quả và tin cậy các hệ thống ML trong doanh nghiệp.

Các bước của phương pháp MLOps

Các vị trí liên quan đến AI

Kiến trúc sư AI

Kiến trúc sư AI

Chuyên gia phân tích dữ liệu

Chuyên gia phân tích dữ liệu

Kỹ sư Học máy và Dữ liệu

Kỹ sư Học máy

Các trường hợp khác: Chuyên gia Đạo đức AI, Quản lý Dự án

Các vị trí khác liên quan đến AI

Xây dựng đội ngũ AI của bạn

Lãnh đạo và quản lý

Quản lý AI / Trưởng nhóm
Quản lý dự án AI

Thực thi

Kiến trúc sư AI: Lựa chọn công cụ
Chuyên gia phân tích dữ liệu: phân tích dữ liệu, đào tạo và đánh giá mô hình.
Kỹ sư học máy và kỹ sư dữ liệu: triển khai mô hình vào sản xuất và xây dựng các đường ống dữ liệu.

Hỗ trợ

Xây dựng đội ngũ

Xây dựng đội ngũ AI của bạn

Lãnh đạo và quản lý

Quản lý AI / Trưởng nhóm
Quản lý dự án AI

Thực thi

Kiến trúc sư AI: Lựa chọn công cụ
Chuyên gia phân tích dữ liệu: phân tích dữ liệu, đào tạo và đánh giá mô hình.
Kỹ sư học máy và kỹ sư dữ liệu: triển khai mô hình vào sản xuất và xây dựng các đường ống dữ liệu.

Hỗ trợ: Chuyên gia đạo đức AI; chuyên gia trong lĩnh vực

Xây dựng đội ngũ

Cùng thực hành nào!

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo