数据

在业务中实施 AI 解决方案

Jacob H. Marquez

Data Scientist

数据的重要性

 

  • 没有数据，就无法学习模式
  • 错误数据，得出错误模式
  • AI 取决于数据质量

 

AI 的大数据。

在业务中实施 AI 解决方案

数据的四个领域

$$ 获取。

在业务中实施 AI 解决方案

数据的四个领域

$$ 数据量

在业务中实施 AI 解决方案

数据的四个领域

$$ 质量。

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数据的四个领域

$$ 安全。

在业务中实施 AI 解决方案

获取

数据类型

  • 客户人口统计
  • 销售信息
  • 产品库存
  • 营销活动表现

供应链

  • 采购
  • 运输
  • 库存水平

图像分类中的 AI

  • 机械故障
  • 数千张已标注图像
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获取

 

第一方

  • 创新获取或利用现有来源
  • 与其他团队沟通
  • 获取需时

 

第三方

  • 数据来源专家
  • 与其他企业合作
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$$ 数据量。

$$

  • 越复杂，所需数据越多
  • 由机器学习科学家确定需求
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质量

一盘难吃的食物。

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质量

完整性。

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质量

准确性。

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质量

相关性。

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质量

时效性。

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质量——数据偏差

定义： 数据中的系统性错误或偏见，可能导致不准确或不公平的结果

  • 使用工具和方法识别与评估
  • 防止结果偏斜与决策偏见
  • 负责任地构建 AI
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安全

 

有助于：

  • 维护信任
  • 符合法规
  • 保障业务利益

 

措施：

  • 去除个人标识符
  • 保留策略
  • 加密
  • 访问控制
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Vamos praticar!

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