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AIを現実の世界で機能させるための準備段階

機械はそれ自身の心を持っていません。 彼らは意見、事実、そして推論、認知などの能力を欠いています。 それらを強力な媒体に変えるには、アルゴリズムが必要です。さらに重要なのは、関連性があり、状況に応じた、最新のデータです。 マシンが意図した目的を果たすためにそのようなデータを収集するプロセスは、AIデータ収集と呼ばれます。

私たちが今日使用しているすべてのAI対応製品またはソリューションとそれらが提供する結果は、長年のトレーニング、開発、および最適化から生じています。 AIデータ収集は、AI開発プロセスの準備段階であり、最初からAIシステムの効果と効率を決定します。 これは、AIモデルが詳細をより適切に処理し、意味のある結果を生み出すのに役立つ、無数のソースから関連するデータセットを調達するプロセスです。

このバイヤーズガイドでは、次のことを学びます。

  • AIデータ収集とは何ですか? そのタイプ?
  • MLモデルのAIトレーニングデータを取得するにはどうすればよいですか?
  • 悪いデータはAIの野心にどのように影響しますか?
  • AIトレーニングデータの効果的な予算を考え出すときに考慮すべき要素
  • エンドツーエンドのAIトレーニングデータサービスプロバイダーのメリット
  • 適切なAIデータ収集ベンダーを選択する方法-

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