一般工作效率现代社会的繁

chandonaran

因此从这些来源中识别出最有用的信息可能非常困难。幸运的是这就是人工智能的擅长之处处理不同的数据集。提高数据质量哪个更好更多数据还是更少数据老实说这是一个错误的问题。大多数应用程序实际需要的是更高质量的数据。即使是人工智能工具在面对大量不相关的数据时也会陷入困境。事实上全球的公司高管认为迄今为止他们的人工智能投资尚未为公司创造足够的价值。但是这在很大程度上是由于数据质量差造成的。

这些公司缺少的是人工智能预处理输入数据的能力。精心构建的人工智能模 电报号码数据 型可以扫描输入数据是否存在质量问题并隔离不相关或有问题的数据。然后通过仅关注最相关的数据模型可以提供最佳的分析输出。识别合规问题如今全球新闻充斥着涉及数据隐私泄露的故事。而且当前的数据隐私法例如等由于最近的丑闻而引起了广泛的关注。




您还可以训练人工智能工具来识别输入数据的潜在合规性问题。识别可能具有隐私影响的数据很少像查找社会安全号码字段那么简单。人工智能工具可以快速分析您的数据突出显示需要单独保护的数据从而促进合规性并使您的企业免受巨额罚款或最糟糕的法庭案件。大多数数据隐私法还包含数据保护要求因此企业必须使用最好的工具来防止网络犯罪分子访问敏感的个人数据。