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数据治理在人工智能时代的重要性和发展趋势
了解数据治理在人工智能时代的重要性和发展趋势,包括数据质量、数据安全和数据管理,以及如何加速数据质量举措,确保数据在组织内得到正确管理、保护和利用。- 881
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人工智能(AI)产业在数字化转型中的应用和未来趋势
了解人工智能(AI)在数字化转型中的应用和未来趋势,以及数据治理对AI产业的重要性。探讨感知类、认知类和决策类AI应用的落地思路方向,以及AI技术的智能属性。- 192
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数据治理在GenAI时代的重要性及发展策略
本文探讨了数据治理在GenAI时代的重要性,以及针对GenAI工具和能力所固有的机会和风险所需的数据治理发展策略。涵盖了数据安全、管理、质量和编目等方面,将对人工智能技术的发展产生重要影响。- 833
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中国一汽联合阿里云推出GPT-BI大模型应用
中国一汽联合阿里云推出GPT-BI大模型应用,用于数智化转型,能够接收自然语言查询并结合企业数据生成分析图表,准确率达90%,实现灵活的问答组合和数据穿透,为企业效能提升注入新动能。- 881
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数据治理与AI疲劳:如何通过数据质量和数据治理解决AI疲劳问题
本文探讨了数据治理与AI疲劳之间的内在联系,以及通过数据质量和数据治理来解决AI疲劳问题的重要性。同时提出了解决AI疲劳问题需要高度关注数据治理和数据质量的观点。- 149
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GenAI模型数据治理:确保数据质量和AI模型性能
本文讨论了数据治理在GenAI模型中的重要性,以确保数据质量和AI模型性能。KMS Technology的高级技术创新小组分享了关于数据质量和模型可持续性的见解。- 817
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IBM宣布推出Watsonx.Governance工具包,帮助企业建立更多信任的生成式人工智能模型
IBM近日宣布推出Watsonx.Governance工具包,旨在帮助企业在生成式人工智能模型中建立更多信任,消除数据输入和输出的不确定性。该工具包提供了管理风险、提高透明度和预测未来人工智能监管合规性的功能,帮助企业管理、监控和管理模型,以及增加可见性和采取纠正措施。- 485
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