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Italiano(IT) Tutti vogliono l'AI sopra i dati aziendali. Poi apri le tabelle e trovi lo stesso cliente scritto in cinque modi e le date salvate come varchar. Ci attacchi un

数据质量问题阻碍企业采用人工智能

许多组织希望在其业务数据上实施人工智能解决方案,但常常遇到严重的数据质量问题。常见问题包括数据库中客户条目不一致以及日期存储为文本,这可能导致人工智能模型做出自信但错误的预测。在人工智能集成之前,通常需要进行数据清理和标准化等初步步骤。 AI

影响 糟糕的数据质量仍然是有效实施人工智能跨行业应用的一个重大障碍。

排序理由 该条目是对人工智能采用中与数据质量相关的常见问题的评论。

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Italiano(IT) · [email protected] ·

    每个人都想在公司数据之上构建人工智能。然后你打开电子表格,发现同一个客户有五种写法,日期被保存为varchar。你附加一个

    Tutti vogliono l'AI sopra i dati aziendali. Poi apri le tabelle e trovi lo stesso cliente scritto in cinque modi e le date salvate come varchar. Ci attacchi un modello e sbaglia, ma con grande sicurezza. Una pulita alle anagrafiche prima, no? # AI # Database