डेटा

व्यवसाय में AI समाधान लागू करना

Jacob H. Marquez

Data Scientist

डेटा का महत्व

डेटा नहीं, तो सीखने को पैटर्न नहीं
गलत डेटा, गलत पैटर्न
AI उतना ही अच्छा जितना डेटा

AI के लिए बिग डेटा.

डेटा के चार क्षेत्र

$$ अधिग्रहण.

डेटा के चार क्षेत्र

$$ मात्रा

डेटा के चार क्षेत्र

$$ गुणवत्ता.

डेटा के चार क्षेत्र

$$ सुरक्षा.

अधिग्रहण

डेटा के प्रकार

ग्राहक जनसांख्यिकी
बिक्री जानकारी
प्रोडक्ट इन्वेंटरी
मार्केटिंग कैंपेन प्रदर्शन

सप्लाई चेन

प्रोक्योरमेंट
ट्रांसपोर्टेशन
इन्वेंटरी स्तर

AI से इमेज क्लासिफिकेशन

मैकेनिकल फेल्योर
1,000+ लेबल्ड इमेजेज

अधिग्रहण

फर्स्ट-पार्टी

डेटा कैप्चर या मौजूदा सोर्स पर क्रिएटिव रहें
अन्य टीमों से बात करें
अधिग्रहण में समय लगेगा

थर्ड-पार्टी

डेटा सोर्स विशेषज्ञ
अन्य बिज़नेस के साथ पार्टनर करें

$$ मात्रा.

$$

ज्यादा जटिल = ज्यादा डेटा
आवश्यकताएँ Machine Learning वैज्ञानिक तय करेंगे

गुणवत्ता

खराब भोजन की प्लेट.

गुणवत्ता

सम्पूर्णता.

गुणवत्ता

शुद्धता.

गुणवत्ता

प्रासंगिकता.

गुणवत्ता

समयबद्धता.

गुणवत्ता - डेटा बायस

परिभाषा: डेटा में तंत्रगत त्रुटियाँ या पूर्वाग्रह, जो गलत या अनुचित नतीजों तक ले जा सकते हैं

पहचानने और आकलन करने के लिए टूल और तरीके
तिरछे नतीजों और पक्षपाती निर्णयों से बचें
जिम्मेदारी से AI बनाएं

सुरक्षा

मदद करता है:

भरोसा बनाए रखना
नियमों का पालन करना
बिज़नेस हितों की सुरक्षा

उपाय:

व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटाना
रिटेंशन नीतियाँ
एन्क्रिप्शन
एक्सेस कंट्रोल

अभ्यास करते हैं!

व्यवसाय में AI समाधान लागू करना

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