Episode 1865 - May 20 - Phần 3 của 3 - Hội nghị thượng đỉnh Dữ liệu và Phân tích - năm 2024 - Vina Technology at AI tim Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Hội nghị thượng đỉnh Dữ liệu & Phân tích - năm 2024.

Nội dung ngày họp thứ 3 của 3 ngày

Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số.

Phiên họp 7 - Làm thế nào để làm cho dữ liệu của bạn sẵn sàng AI và tại sao nó lại quan trọng

Giám đốc dữ liệu và phân tích và người đứng đầu quản lý dữ liệu đang ngày càng được yêu cầu làm cho dữ liệu của họ sẵn sàng cho AI khi các công ty của họ đầu tư vào AI và học máy. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã thảo luận về ý nghĩa của dữ liệu sẵn sàng cho AI và cách quản lý dữ liệu nên phát triển để hỗ trợ các yêu cầu này.

Những điểm chính được thảo luận

1. Định nghĩa Dữ liệu sẵn sàng AI: Dữ liệu sẵn sàng cho AI phải đại diện cho trường hợp sử dụng, nắm bắt mọi mẫu, lỗi hoặc ngoại lệ cần thiết để đào tạo mô hình AI.

• "Dữ liệu sẵn sàng cho AI có nghĩa là dữ liệu của bạn phải đại diện cho trường hợp sử dụng, của mọi mẫu, lỗi hoặc ngoại lệ cần thiết để đào tạo mô hình AI."

2. Tác động đến kết quả kinh doanh: Có dữ liệu sẵn sàng cho AI thúc đẩy kết quả kinh doanh lớn hơn 20%.

• "Có dữ liệu sẵn sàng cho AI thúc đẩy kết quả kinh doanh lớn hơn 20%."

3. Chứng minh dữ liệu sẵn sàng cho AI: Các nhóm dữ liệu và phân tích cần có khả năng lặp lại và hội tụ nhanh chóng để xác định dữ liệu phù hợp để sử dụng.

• "Để chứng minh dữ liệu đã sẵn sàng cho AI, các nhóm dữ liệu và phân tích sẽ cần có khả năng lặp lại và hội tụ nhanh chóng để xác định dữ liệu phù hợp để sử dụng."

4. Ưu tiên chiến lược: Quản lý dữ liệu phải được ưu tiên chiến lược AI, với các nhóm chức năng chéo hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI.

• "Làm cho quản lý dữ liệu trở thành ưu tiên chiến lược của AI. Thành lập các nhóm chức năng chéo để hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI của bạn.

Thảo luận chuyên sâu

Chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI là một bước quan trọng tác động đáng kể đến sự thành công của các sáng kiến AI. Dữ liệu sẵn sàng cho AI phải thể hiện chính xác trường hợp sử dụng, nắm bắt tất cả các mẫu và bất thường có liên quan cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiệu quả.

Đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho AI có thể thúc đẩy kết quả kinh doanh đáng kể, nâng cao hiệu quả và giá trị của các ứng dụng AI và học máy. Các nhóm dữ liệu và phân tích phải nhanh nhẹn và có khả năng lặp lại nhanh chóng để xác định và chuẩn bị dữ liệu đáp ứng các yêu cầu cho các trường hợp sử dụng AI.

Làm cho quản lý dữ liệu trở thành ưu tiên chiến lược của AI liên quan đến việc thành lập các nhóm chức năng chéo cộng tác để hỗ trợ các yêu cầu dữ liệu sẵn sàng cho AI. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo rằng các hoạt động quản lý dữ liệu phù hợp với các mục tiêu và mục tiêu AI của tổ chức.

Phiên họp 8 - Nền tảng thông minh quyết định - Không còn lý do bào chữa cho những quyết định tồi tệ nữa

Các nền tảng phần mềm AI đang phát triển, với giai đoạn vận hành AI nhường chỗ cho sự phát triển tiếp theo dựa trên AI tổng hợp. Các nhà phân tích tại hội nghị thượng đỉnh đã thảo luận về cách các tổ chức nên tập hợp l