۱. حفاظت از حریم خصوصی کاربر

یکی از نگرانی‌های اصلی در مورد هوش مصنوعی این است که اغلب برای برخی از مصرف‌کنندگان بیش از حد مزاحم است که منجر به نگرانی‌هایی در مورد نحوه محافظت از حریم خصوصی کاربران در دنیایی می‌شود که به سرعت هوش مصنوعی را با عملکردهای روزمره تطبیق می‌دهد. یکی از گام‌های مهم برای تیم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کاهش برخی از این نگرانی‌ها، اطمینان از اینکه داده‌هایشان مقیاس‌پذیر و امن است.ردیابی شماره موبایل با گوگل مپ

اهمیت حفاظت از داده‌های مشارکت‌کننده هم به‌طور فزاینده‌ای چالش‌برانگیز است و هم یک مسئله حیاتی برای کسب‌وکار است که شرکت‌ها باید در حین مقیاس‌گذاری و استقرار هوش مصنوعی به آن بپردازند. روشی که شرکت‌ها با داده‌های مشارکت‌کننده مدیریت می‌کنند، یک تمایز فزاینده حیاتی برای شرکت‌های جمع‌آوری داده‌ها خواهد بود - به‌ویژه، برای مثال، در اتحادیه اروپا (EU)، جایی که GDPR دستورالعمل‌های سخت‌گیری را برای شرکت‌هایی که کار می‌کنند یا داده‌ها را از اتحادیه اروپا جمع‌آوری می‌کنند، تعیین می‌کند.

برای محافظت از حریم خصوصی و همچنین اطمینان از به کارگیری هوش مصنوعی در مقیاس، کسب و کارها می توانند از مجموعه داده های ناشناس و از پیش برچسب گذاری شده برای رفع هر دوی این نیازها استفاده کنند. داده‌های ناشناس می‌توانند ذاتاً از حریم خصوصی کاربر محافظت کنند و در صورت استفاده در مقادیر زیاد، اطمینان حاصل کنند که داده‌های کافی برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی دقیق و کاملاً آگاه در دسترس هستند.

۲. داشتن یک راه حل جامع

گردآوری داده‌های آموزشی برای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاری دشوار است، زیرا اغلب به متخصصان نیاز دارد که مجموعه‌های داده‌ای را از چندین منطقه مختلف، موارد استفاده و سناریوها جمع‌آوری کنند. برای مثال، ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص گفتار، شرکت‌ها را ملزم می‌کند تا داده‌ها را از طیف وسیعی از مناطق جمع‌آوری کنند، مجموعه‌های داده‌ای را جمع‌آوری کنند که لهجه‌ها، لهجه‌ها یا موانع گفتاری مختلف را منعکس می‌کنند تا به وسیع‌ترین تعداد کاربران خدمت کنند و مهم‌تر از آن، تبعیض قائل نشوند.ماک آیلتس چیست

فقط برای یک جمعیت محدود کار می کند. کشیدن این داده‌های متفاوت می‌تواند چالش برانگیز باشد، اما اگر کسب‌وکارها این ابزار را داشته باشند، می‌توان آن را آسان‌تر کرد.

۱. حفاظت از حریم خصوصی کاربر

یکی از نگرانی‌های اصلی در مورد هوش مصنوعی این است که اغلب برای برخی از مصرف‌کنندگان بیش از حد مزاحم است که منجر به نگرانی‌هایی در مورد نحوه محافظت از حریم خصوصی کاربران در دنیایی می‌شود که به سرعت هوش مصنوعی را با عملکردهای روزمره تطبیق می‌دهد. یکی از گام‌های مهم برای تیم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کاهش برخی از این نگرانی‌ها، اطمینان از اینکه داده‌هایشان مقیاس‌پذیر و امن است.ردیابی شماره موبایل با گوگل مپ

اهمیت حفاظت از داده‌های مشارکت‌کننده هم به‌طور فزاینده‌ای چالش‌برانگیز است و هم یک مسئله حیاتی برای کسب‌وکار است که شرکت‌ها باید در حین مقیاس‌گذاری و استقرار هوش مصنوعی به آن بپردازند. روشی که شرکت‌ها با داده‌های مشارکت‌کننده مدیریت می‌کنند، یک تمایز فزاینده حیاتی برای شرکت‌های جمع‌آوری داده‌ها خواهد بود - به‌ویژه، برای مثال، در اتحادیه اروپا (EU)، جایی که GDPR دستورالعمل‌های سخت‌گیری را برای شرکت‌هایی که کار می‌کنند یا داده‌ها را از اتحادیه اروپا جمع‌آوری می‌کنند، تعیین می‌کند.

برای محافظت از حریم خصوصی و همچنین اطمینان از به کارگیری هوش مصنوعی در مقیاس، کسب و کارها می توانند از مجموعه داده های ناشناس و از پیش برچسب گذاری شده برای رفع هر دوی این نیازها استفاده کنند. داده‌های ناشناس می‌توانند ذاتاً از حریم خصوصی کاربر محافظت کنند و در صورت استفاده در مقادیر زیاد، اطمینان حاصل کنند که داده‌های کافی برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی دقیق و کاملاً آگاه در دسترس هستند.

۲. داشتن یک راه حل جامع

گردآوری داده‌های آموزشی برای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاری دشوار است، زیرا اغلب به متخصصان نیاز دارد که مجموعه‌های داده‌ای را از چندین منطقه مختلف، موارد استفاده و سناریوها جمع‌آوری کنند. برای مثال، ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص گفتار، شرکت‌ها را ملزم می‌کند تا داده‌ها را از طیف وسیعی از مناطق جمع‌آوری کنند، مجموعه‌های داده‌ای را جمع‌آوری کنند که لهجه‌ها، لهجه‌ها یا موانع گفتاری مختلف را منعکس می‌کنند تا به وسیع‌ترین تعداد کاربران خدمت کنند و مهم‌تر از آن، تبعیض قائل نشوند.ماک آیلتس چیست

فقط برای یک جمعیت محدود کار می کند. کشیدن این داده‌های متفاوت می‌تواند چالش برانگیز باشد، اما اگر کسب‌وکارها این ابزار را داشته باشند، می‌توان آن را آسان‌تر کرد.