Как бизнес ускоряет внедрение Ии: гипотезы и данные параллельно
Руководитель IT-холдинга Т1 Сергей Голицын заявил, что компании могут значительно ускорить процесс внедрения искусственного интеллекта, сочетая проверку гипотез с подготовкой данных.
Параллельная работа: гипотезы и данные
По мнению эксперта, пилотные проекты на базе Ии можно запускать уже сейчас, даже не дожидаясь полной очистки и структурирования информации. В корпоративных системах значительная часть данных уже прошла предварительную обработку и находится в удобном для использования виде.
Когда стоит инвестировать в качество данных
Для масштабирования решений на основе искусственного интеллекта и обучения моделей требуется высокое качество исходных данных. Однако, как подчеркнул Голицын, вложения в улучшение данных и их разметку целесообразно проводить только после подтверждения результатов пилотных тестов.
Особенности подготовки данных для ИИ
Эксперт отметил, что подготовка данных для фундаментальных моделей Ии требует иных подходов по сравнению с задачами аналитики. Эти процессы сопряжены с более значительными затратами времени и ресурсов. От качества исходной информации напрямую зависит эффективность и точность работы сложных искусственных интеллектуальных систем.
Оставить комментарий
Вы должны войти чтобы комментировать..