Dữ liệu là điểm khác biệt cho AI

Dữ liệu làm nhiên liệu cho AI

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu thường được ca ngợi là tiêu chuẩn vàng mới, nhiên liệu cung cấp năng lượng cho các động cơ AI thúc đẩy đổi mới. Nhưng nó không chỉ là bất kỳ dữ liệu nào; chính chất lượng và sự chuẩn bị dữ liệu mới thực sự tạo nên sự khác biệt. Việc chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao trong bối cảnh ngày càng phức tạp là một thách thức không ngừng. Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao việc chuẩn bị dữ liệu đúng cách cho AI lại vô cùng cần thiết và cách dữ liệu đóng vai trò là điểm khác biệt thực sự trong mọi ngành.

Nguyên tắc dữ liệu chất lượng: Dữ liệu vào xấu, kết quả xấu ra

Có một quy tắc cơ bản đúng trong lĩnh vực AI: “rác vào, rác ra”. Cho dù mô hình hoặc thuật toán AI của bạn phức tạp đến đâu, chúng cũng chỉ có thể hoạt động tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo. Khi xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video, tài liệu và âm thanh, nguyên tắc này càng trở nên rõ ràng hơn.

Dữ liệu phi cấu trúc thường không có tổ chức. Nó có thể có nhiều định dạng khác nhau khó phân tích hơn. Việc chuẩn bị đúng cách dữ liệu này bao gồm việc làm sạch, phân loại và làm cho nó có thể đọc được bằng máy. Nếu không có các bước này, các mô hình AI đang cố gắng phân tích hoặc đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu phi cấu trúc sẽ gặp khó khăn, dẫn đến kết quả dưới mức tối ưu và có khả năng hiểu sai lệch hoặc thiên vị.

Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, hình ảnh y tế tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ có thể rất quan trọng đối với các mô hình AI để chẩn đoán. Tuy nhiên, nếu không chuẩn bị dữ liệu hiệu quả, hệ thống AI có thể bỏ sót các chi tiết quan trọng hoặc đưa ra đánh giá sai, gây nguy hiểm cho bệnh nhân.

Đào tạo mô hình AI bằng dữ liệu của riêng bạn

Dữ liệu không chỉ là thông tin; nó là một tài sản thường được coi là tài sản trí tuệ. Trong nhiều ngành, doanh nghiệp tạo ra và tích lũy lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian. Dữ liệu này có thể là một mỏ vàng chưa được khai thác để có được thông tin chi tiết theo thời gian thực. Nhưng để khai thác tiềm năng thực sự của nó, bạn cần chuẩn bị đúng cách dữ liệu cho AI.

Hãy nghĩ về một nhà bán lẻ có nhiều năm phản hồi của khách hàng dưới dạng đánh giá văn bản, hình ảnh sản phẩm và bản ghi âm về các tương tác dịch vụ khách hàng. Bằng cách tổ chức và phân tích dữ liệu phi cấu trúc này, nhà bán lẻ có thể thu được những hiểu biết sâu sắc vô giá về sở thích của khách hàng, xác định các xu hướng mới nổi và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Khả năng biến dữ liệu này thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động với AI, thường là trong thời gian thực, giúp các doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược của mình bằng dữ liệu duy nhất cho doanh nghiệp của họ. Dữ liệu phi cấu trúc được chuẩn bị đúng cách sẽ thúc đẩy các đổi mới, chiến lược AI và phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm sẽ xác định những người dẫn đầu ngành.

Đăng ký “AI mọi nơi trên dữ liệu mọi nơi”

Giảm chuyển động dữ liệu của bạn

Trong bối cảnh dựa trên dữ liệu ngày nay, tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu tại chỗ trên các vị trí nhiều đám mây là không thể phủ nhận. Hãy xem xét các trường hợp sử dụng như AI tổng quát, trong đó toàn bộ quá trình bao gồm các mô hình đào tạo, tinh chỉnh chúng và tạo dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào. Những nhiệm vụ này có thể cần được thực hiện ở nhiều địa điểm khác nhau, mỗi địa điểm có những yêu cầu riêng về độ trễ, bảo mật và thời gian triển khai. Để đáp ứng các mục tiêu AI của bạn một cách hiệu quả, việc kết hợp triển khai tại chỗ, biên và đám mây thường là cần thiết. Đó là lúc Giải pháp Dữ liệu Phi cấu trúc của Dell phát huy tác dụng, cho phép bạn chạy khối lượng công việc như AI tổng hợp ở bất cứ nơi nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.

Dữ liệu là điểm khác biệt

Tóm lại, dữ liệu là điểm khác biệt thực sự của AI trong hầu hết mọi ngành. Việc chuẩn bị đúng cách dữ liệu này là điều cần thiết để đảm bảo kết quả AI chất lượng cao, tận dụng dữ liệu làm tài sản trí tuệ để tạo lợi thế cạnh tranh và tuân thủ luật về quyền riêng tư và nội địa hóa dữ liệu. Để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, các doanh nghiệp phải nhận ra tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu và đầu tư vào các công cụ, quy trình và chuyên môn cần thiết để biến dữ liệu phi cấu trúc thành nguồn tài nguyên vô giá thực sự.

Cùng với khách hàng và đối tác của mình, chúng tôi sẵn sàng biến tầm nhìn AI thành hiện thực. Để thực hiện bước tiếp theo trên con đường dẫn đến thành công do AI điều khiển, hãy liên hệ với đại diện Dell hoặc đối tác tận tâm của bạn. Chúng tôi thực sự tốt hơn cùng nhau.

Hãy đăng ký tại đây để tham gia cùng chúng tôi vào lúc 11 giờ sáng theo giờ CT ngày 7 tháng 12 khi chúng tôi công bố một loạt thông báo thú vị nhằm đưa AI đến mọi nơi trên dữ liệu ở mọi nơi.