دیگر مهم نیست که مدل شما چقدر خوب است، بلکه مهم است که داده های شما چقدر خوب است. چرا حفظ حریم خصوصی داده های مصنوعی کلیدی برای مقیاس بندی هوش مصنوعی است.
کیفیت داده
سیستم های هوش مصنوعی مولد برای کسب و کار به طرز هشداردهنده ای نادرست هستند. داده ها نیاز به توجه جدی دارند تا از اطلاعات اشتباه، سوگیری یا مشکلات قانونی جلوگیری شود.
رهبران صنعت توافق دارند که حاکمیت داده متعلق به همه افراد در فناوری اطلاعات است. مدیریت حریم خصوصی، امنیت و قابلیت اطمینان داده ها بر تمام جنبه های کسب و کار تأثیر می گذارد.
زیرا ایجاد خطوط لوله داده قابل اعتماد دشوار است و اولین قدم برای تبدیل شدن به یک سازمان مبتنی بر داده اعتماد به داده های شماست.
همانطور که داده های بیشتری را به ابر منتقل می کنیم، اشتباهات قابل اجتناب مانع مهاجرت می شوند. بزرگترین مقصر: داده های آشفته با امنیت و یکپارچگی ناکافی.
بدهی داده می تواند به همان اندازه بدهی های فناوری بد باشد و اگر در طول خط لوله داده به آن رسیدگی نشود، باعث ایجاد مشکلات امنیتی و اعتماد می شود.
Synthetic Data Metrics یک کتابخانه پایتون منبع باز برای ارزیابی داده های جدولی مدل-آگنوستیک با قرار دادن مجموعه داده های تولید شده توسط ماشین در برابر مجموعه داده های واقعی است.
در جایی که داده های واقعی غیراخلاقی است، در دسترس نیست یا وجود ندارد، مجموعه داده های مصنوعی می توانند کمیت و تنوع مورد نیاز را فراهم کنند.
بدون حاکمیت مناسب داده، قابلیت همکاری و کنترل دسترسی، شرکت ها هیچ امیدی به به حداکثر رساندن ارزش تجاری داده های خود ندارند.
به گفته این شرکت، سرویس مبتنی بر یادگیری ماشین، که از طریق یک رابط بدون کد در کنسول مدیریت AWS قابل دسترسی است، می تواند برای تطبیق داده های چندین دریاچه داده یا ذخیره سازی AWS استفاده شود.