26.09.2023 Экспертиза, Искусственный интеллектВ эпоху принятия решений на основе данных роль искусственного интеллекта как никогда высока. От прогнозирования тенденций на фондовом рынке до создания персонализированного контента для пользователей — модели ИИ находятся в авангарде инноваций. Однако эффективность этих моделей тесно связана с качеством и актуальностью потребляемых ими данных, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии компании Couchbase. Проблема устаревших данных, их влияние на результаты прогнозирования и иллюзия точности В области ИИ справедлива поговорка «мусор на входе, мусор на выходе». Когда модели обучаются или питаются неполной, необъективной или устаревшей информацией, результаты прогнозирования страдают. Например, на финансовых рынках, где условия меняются за миллисекунды, использование устаревших данных может привести к упущенным возможностям или даже финансовым потерям. Устаревшие данные могут создавать иллюзию точности. Модели могут демонстрировать высокую уверенность в своих прогнозах, но эти прогнозы основаны на реальности, которая уже не существует. Последствия устаревших данных далеко идущие: Бизнес-решения. В таких отраслях, как финансы, здравоохранение и розничная торговля, решения, основанные на устаревшей информации, могут привести к значительным финансовым потерям или упущенным возможностям. Безопасность. В таких критически важных приложениях, как автономные автомобили или медицинская диагностика, устаревшие данные могут стать вопросом ...
читать далее.
