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高德注册:人工智能是否受到数据太少的威胁?

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无论是由于缺乏资金、缺乏专业知识还是审查制度,一些政府和实体正在缩小它们纳入人工智能的数据量。这是否会损害人工智能结果的完整性?我们正在共同开发的解决方案确实建立在高德代理的网络云平台上,并建立在我们对蜂窝无线的深刻经验基础之上,旨在将真正针对其高德代理网络和环境的5G解决方案组合在一起。
 
缩小数据的情况
 
有意的数据收缩是作为一种政策和权宜之计而发生的。
 
密歇根大学(University of Michigan)计算机科学与工程助理教授罗亚·恩萨菲(Roya Ensafi)发现,审查制度在103个国家日益增多。高德代理的亚马逊网络服务(AWS)继续保持市场主导地位,本季高德增长了23亿美元,相当于其他两个主要参与者的同比增长。
 
Ensafi报告说,大多数审查行动“是由组织或互联网服务提供商对内容进行过滤推动的”。“虽然美国的封锁活动略有增加,但这种封锁的基础已经到位。”
 
在其他行业,分析提供商和公司努力缩减他们处理和数据仓库的数据量。他们只需要他们认为与他们试图解决的问题有关的数据。
 
2018年,美国人口普查局采取行动,减少收集的公民数据量,即使这意味着更多不准确的数据,以保护公民隐私。最终用户组织正在寻找最佳的高德注册云平台,以运行针对云的数字化转型计划。高德注册表明,许多人选择在多个云提供商之间进行投资以“分散风险”
 
所有这些用例都有明确的业务目标,但它们的数据排除对运行在其上的AI的质量的净影响是什么?
 
当数据缺失时,人工智能如何“错过”
 
斯坦福大学医学院(Stanford University School of medicine)医学教授Sanjiv Narayan解释了数据缺失如何影响医疗保健。
 
“想想美国人的身高,”纳拉扬说。“如果你把他们都收集起来,放在一个图表上,你会发现高个和矮个的人有重叠的群体或集群,大致指的是成年人和儿童,以及介于两者之间的人。然而,调查对象是谁呢?这是在工作日还是在不同人群工作的周末进行的?如果在医务室测量身高,没有医疗保险的人可能会被排除在外。如果在郊区做,你会得到一个不同的人群与那些在农村或城市的人相比。样本有多大?”
 
2019年引发争议的亚马逊招聘算法很好地说明了这一点。
 
亚马逊的人工智能招聘引擎是根据成功求职者的历史数据训练的,当时大多数求职者都是男性。通过观察这种模式,人工智能告诉自己男性候选人比女性候选人更受欢迎。因此,该公司错过了许多合格的女性求职者。
 
公司能做什么
 
处理和获取数据的成本,以及对更快洞察时间的强调,都促使公司考虑数据排除。
 
这是有道理的:预先排除的数据越多,处理结果所需的时间就越少,计算消耗也就越少。但是你敢把数据镜头关上多远呢?
 
如果公司能做到这三件事,他们就能做出好的决策:
 
考虑权衡。如果你排除住在离你办公室25英里范围内的客户的数据,你会想念那些如果他们知道你的服务就会从更远的地方来的客户吗?
 
准备好扩大数据镜头。您可能会发现您的数据对于您试图分析的患者是不准确的。你有足够的数据来得出一个合理的分析结论吗?如果答案是否定的,那么你可以扩大镜头,这样你就可以检查准确性的提高。
 
向用户解释您的数据源和限制。那些依赖您提供的数据的人需要预先了解您的数据及其局限性。例如,如果用户想查看过去10年的交通趋势,但你只有8年的数据,他们需要知道这些信息。
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