面向人工智能数据治理应该怎么做？

文章预览

摘要：随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据治理在AI领域的重要性日益凸显。AI系统的训练和推理依赖于大量高质量数据，这就要求我们必须对数据进行有效的管理和控制，以确保AI应用的准确性、可靠性和安全性。本文探讨面向AI的数据治理的主要步骤和内容。 面向人工智能的数据治理的主要步骤 面向人工智能的数据治理的主要内容 01 — 面向人工智能的数据治理的主要步骤 20 世纪 80 年代，随着数据库技术的发展，企业开始意识到数据的重要性，伴随着数据仓库的建设，主数据管理与商务智能平台 的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。而到了21 世纪 20 年代，以大模型为代表的生成式模型成为 推动人工智能发展的重要驱动力。大模型的兴起对数据治理提出了 新的挑战和需求。主要体现在三个方面： （1）非 ………………………………