readwrite - Shaip

Hogyan lehet elkerülni a gyakori mesterséges intelligencia-alkalmazásfejlesztési akadályokat?

A Shaip vezérigazgatója és társalapítója, Vatsal Ghiya legutóbbi vendégjátékában az AI fontosságáról beszélt, és arról, hogyan lehet leküzdeni az AI-alkalmazások fejlesztése során felmerülő akadályokat.

Íme a cikk legfontosabb kivonata

  • Az orvosi diagnosztikai képalkotástól az önvezető autókig a mesterséges intelligencia nagy segítséget jelentett az összetett üzleti folyamatok egyszerűsítésében. A mesterséges intelligencia széles körben elterjedt előnyei ellenére a mesterséges intelligencia alkalmazásának aránya még mindig alacsony, mivel számos akadály éri az útjukat. 
  • Bármely mesterséges intelligencia-alkalmazás adatának fejlesztése kulcsfontosságú eleme a folyamat irányításának és méretezésének. És csak azért, mert az adatok generálása minden eddiginél gyorsabban történik, még nem jelenti azt, hogy könnyen hozzáférhetők az adatok. Az alacsony minőségű torzított adatok egy másik kulcsfontosságú kihívás, amellyel foglalkozni kell az AI bevezetése során. 
  • Sőt, ha minőségi adatokkal rendelkezik, a munkája még korántsem ért véget. Ezeket az adatokat gépi tanulási formátumba kell konvertálnia, amely folyamat számos kihívással jár. Ezért olyan csapattal kell rendelkeznie, amely képes arra, hogy betekintést nyerjen az adatokból, és zökkenőmentessé tegye az AI-alkalmazások fejlesztését.

Olvassa el a teljes cikket itt:

https://readwrite.com/3-steps-to-overcome-common-ai-application-development-obstacles/

Közösségi megosztás

Beszélgessünk ma az AI képzési adatokkal kapcsolatos követelményeiről.