AIおよび合成データのビジネス分析のメリットと制限 –

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2022-09-22 17:00:00

企業は、機械学習モデルをますます展開して、重要なビジネス問題を通知する企業データを分析しています。ただし、これらのモデルを開発するために高品質のデータを特定して収集することは非常に困難です。一部の情報は規制当局または独自の理由によって保護されているためです。高品質のデータ収集も高価で時間がかかり、AIと機械学習モデルの開発に大きなギャップを残しています。合成データと説明可能なAIの開発は、データサイエンティストがすぐに利用できる洞察を備えた機械学習モデルを訓練するか、新しいアルゴリズムを開発することにより、これらのギャップを埋めるのに役立ちます。機械学習科学者のVincent Granvilleとのこのファイアサイドチャットでは、彼は次のように議論します。O合成データ設計手法と、最も有用なビジネスプロセスを特定する方法。 o合成データの品質をテストする方法。 o説明可能なAIの利点と潜在的な不利益。 o不均衡、一貫性、小、時代遅れ、非構造化データの管理など、一般的な最新のエンタープライズデータの問題。 oデータの漏れに対処する方法、および小規模、広く、観察されていないデータ。 oこれらの問題を克服するために、合成データ、説明可能なAI、およびその他の最新の技術がどのように使用されるか。
#AIおよび合成データのビジネス分析のメリットと制限