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2019年10月11日

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资料格式当您收集数据时,是否以可用格式将其保存在我们所有数据收集接触点上?字段名称是否相同?跨产品是否应用了相同级别的验证和错误检查?数据存储数据需要流入数据存储中,并可以实时提供给业务的所有领域。鉴于AI应用程序通常可以变得越来越可靠,它们可以关联不同的信息源,因此难以访问的孤立数据集成为发现组织数据价值的障碍。魅丽莱大眼睛买买买是什么意思呢?

数据素养人工智能基本上在创建,训练和编程方面存在偏见。人工智能成功的最重要的事情之一是,高管和决策者具有数据素养,可以击败模型,挑战模型,按摩模型并充分理解基础假设以确保它产生的答案实际上与您要操作的地形相匹配。

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获得最佳的预测模型和前瞻性洞察至关重要的是,通知它们的数据来自多种外部来源。

更多数据就像人类一样,人工智能应用程序会随着更多的经验而不断改进。数据提供了训练模型的基本示例,这些模型可以执行预测和分类。图像识别就是一个很好的例子。通过ImageNet可获得的数据改变了图像理解的变化步伐,并使计算机达到了人类水平的性能。一般的经验法则是,您需要的数据量是所构建模型中参数数量(即自由度)的10倍。

任务越复杂,所需的数据越多。

数据理解为了烹制一顿美餐,很高兴知道您的食客的口味。同样,数据对于根据特定用户的需求定制AI模型至关重要。我们需要学习用户如何使用其应用程序和搜索内容,以生成有意义的个性化推荐。通过了解用户阅读,下载和收集的内容,我们可以为他们提供有关潜在兴趣内容的建议。此外,诸如协作过滤之类的技术会根据用户之间的相似性提出建议,并随着访问更多数据而得到改进。用户数据越多,该算法就越有可能找到相似的用户。多种数据建立AI模型的一个关键问题是过拟合-这是模型过于专注于给出的示例的地方。例如,如果模型试图学习识别椅子,并且仅显示了具有四条腿的标准餐椅,则可以了解到椅子是由四条腿定义的。如果然后显示该模型只有一个支柱的办公桌椅,它将无法识别它。

魅丽莱大眼睛买买买拥有多样化的数据有助于解决这个问题。

在训练期间,AI模型可以查看更多不同类型事物的示例。这在处理有关人的数据时特别有价值,因为在这种情况下,算法可能会针对来自不同背景的人产生偏见。这是温迪·霍尔女士在AI世界峰会上的采访中提出的。魅丽莱大眼睛买买买Hall教授专注于确保对AI进行多样化数据集培训的需求。

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