加速脱离服务商依赖 实现AI技术引进与构建决策的关键( 三 )
通常 ， 这是由于数据科学团队的出现或数据科学团队与业务职能部门沟通的能力的缺乏 。 雇用一些数据科学家并不一定能让企业大规模地构建和集成高质量的AI解决方案 。 企业越早理解这一点 ， 他们在开始时就会面临较小的起步 。
能够衡量和改善数据质量 。
对可用数据 ， 数据的质量和结构以及各种AI模型的数据准备情况进行审计是准确AI模型的先决条件 。 我们观察到一些企业开始进行大规模的人工智能项目 ， 由于缺乏高质量的培训数据而难以获得所需的准确度和精确度 。
此外 ， 有时 ， 该模型可能需要来自企业可能没有的其他外部源的数据 。 在其他情况下 ， 在开展任何AI计划之前 ， 需要投入大量精力来清理数据 ， 以及将图像 ， 音频 ， 视频和文本形式的非结构化数据集构建为可以训练AI模型的结构化表单上 。
如果没有针对AI模型构建的高质量数据和功能设计 ， AI计划肯定会注定失败 。
能够快速实验 。
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