Home / FAQs / AI quản lý dữ liệu và ứng dụng marketing thông minh
QUESTION & ANSWER

AI-dữ liệu nào đã sẵn sàng, và làm thế nào các doanh nghiệp nên chấp nhận và chấp nhận?

Các dữ liệu sẵn sàng AI không “có đủ khả năng trong cơ sở dữ liệu nhưng có đủ khả năng, đúng giờ, có thẩm quyền, có thể được cập nhật liên tục cho nhiệm vụ của mục tiêu. Việc nhận và kiểm tra đòi hỏi kiểm tra đồng thời kiểm tra về vật dụng, lĩnh vực và chất lượng tài liệu, phiên bản nguồn, đặc quyền, không có câu trả lời và sự giải quyết xung đột, và cũng đòi hỏi sự công nhận rằng sự huấn luyện, hợp lệ và các dữ liệu thử nghiệm không chỉ riêng lẻ, mà thôi, và không thực hiện tốt trên mẫu sẵn có sẵn có.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Dữ liệu cần được cấu trúc theo điều kiện nhận diện đối tượng, tính năng quản lý trường, thời gian và trách nhiệm chính; tài liệu cần nguồn, phiên bản, tính toán, phạm vi của ứng dụng và cho phép; giọng nói chụp ảnh cần được thu thập theo điều kiện, phân loại và xác nhận; mẫu đánh giá cũng cần phải bao gồm bình thường, bất thường, không nghi ngờ, không được đặt câu hỏi, siêu vi và tình huống rủi ro cao. Chất lượng dữ liệu không thể tách biệt khỏi tính toán trung bình của rủi ro hoạt động, như một số nhỏ của lỗi giá chỉ trích có thể nghiêm trọng hơn số trường phổ biến. Một khi quản lý hoàn toàn, một nhiệm vụ hoàn toàn độc lập, nên được so sánh với các công cụ và kết quả thay đổi kết quả, và kết quả của các công cụ.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Liệu dữ liệu có bao gồm các trường hợp bình thường và bất thường của nhiệm vụ mục tiêuKích thước của nguồn, phiên bản, thời gian và doanh nghiệpNgười dùng có thể lấy và sử dụng phạm vi được phépCập nhật dữ liệu, báo động thất bại và nhiệm vụ trở lại hiệu quả
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Xác định tác vụ mục tiêu và lỗi nghiêm trọng.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Tạo một tài liệu chất lượng và giấy ủy quyền.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Chất lượng và siêu vire được thực hiện bằng cách sử dụng một bộ bài tập đứng-một.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Cập nhật dữ liệu, rút lui và tập đánh giá lại.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Phiên bản thêm của công ty được xem là phiên bản đầu tiên của AI, đã sẵn sàng sau khi ứng dụng, nội dung dưới và kiểm tra không trả lời được.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Dữ liệu càng lớn, nó càng tốt cho AI.

Chúng ta sẽ phải dùng một mẫu thử để hoàn thành việc kiểm tra và kiểm tra.

Cập nhật thất bại mà không báo trước, chỉ mục lâu hạn trong phiên bản cũ

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Hóa đơn và tài liệu kiểm tra nên bao gồm tính hiệu của đối tượng, phiên bản gốc, sự cho phép, quy tắc chất lượng, hồ sơ của thất bại, công việc độc lập và kết quả từng chữ một, và chứng minh rằng nhân viên doanh nghiệp có thể cập nhật, rút lui và chạy lại đánh giá.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án