Date

Implementarea soluțiilor AI în afaceri

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Importanța datelor

Fără date, nu există tipare de învățat
Date greșite, tipare greșite
IA este la fel de bună ca datele sale

Date mari pentru IA.

Cele patru domenii ale datelor

$$ Achiziție.

Cele patru domenii ale datelor

$$ Volum

Cele patru domenii ale datelor

$$ Calitate.

Cele patru domenii ale datelor

$$ Securitate.

Achiziție

Tipuri de date

Date demografice ale clienților
Informații despre vânzări
Inventar de produse
Performanța campaniilor de marketing

Lanț de aprovizionare

Achiziții
Transport
Niveluri de inventar

IA pentru clasificarea imaginilor

Defecțiuni mecanice
Mii de imagini etichetate

Achiziție

Prima parte

Creativitate în captarea datelor sau surse existente
Colaborați cu alte echipe
Necesită timp pentru achiziție

Terță parte

Furnizori specializați în date
Parteneriate cu alte companii

$$ Volum.

$$

Mai complex = mai multe date
Cerințele sunt stabilite de omul de știință în ML

Calitate

Un fel de mâncare prost preparat.

Calitate

Completitudine.

Calitate

Acuratețe.

Calitate

Relevanță.

Calitate

Actualitate.

Calitate - părtinirea datelor

Definiție: erori sistemice sau prejudecăți în date care pot duce la rezultate incorecte sau inechitabile

Instrumente și metode de recunoaștere și evaluare
Prevenirea rezultatelor distorsionate și a deciziilor părtinite
Dezvoltarea responsabilă a IA

Securitate

Contribuie la:

Menținerea încrederii
Conformitatea cu reglementările
Protejarea intereselor de afaceri

Măsuri:

Eliminarea identificatorilor personali
Politici de retenție
Criptare
Control al accesului

Să exersăm!

Implementarea soluțiilor AI în afaceri

Preparing Video For Download...