- AIシステムは高品質かつ多様なデータで水を与える必要がある
- 消費者向けAI企業はデータエンジニアリングに成功し、人間の強化学習を使用してAIエージェントをトレーニングする
- 企業は情報の収集能力に制約があり、複数のデータソースから特定のデータセットを供給する必要がある
- データアクセシビリティの問題を克服するために、企業は問題を絞り込む必要がある
- ビジネスリーダーと技術者の知識を組み合わせることが重要であり、それはジェネレーティブAI（GenAI）ペアプログラミングと見なされる
- 企業は特定のデータを使用して、会社独自のニーズと仕様に合わせた正確で安全なAIモデルを構築できる
私の考え：データの品質と特定性はAIシステムの成功に不可欠であり、特に企業はデータアクセシビリティの課題に直面しています。ビジネスリーダーと技術者が協力して問題を絞り込むことは、効果的なAIモデルの構築につながる重要な一歩です。企業が適切な戦略を実装することで、AIシステムの価値を最大化し、競争相手との差別化を図ることができます。
元記事: https://thenewstack.io/how-enterprises-and-startups-can-master-ai-with-smarter-data-practices/