iPAS初級AI 應用規劃師-資料基本概念與來源
資料在 AI 專案中扮演關鍵角色：
- 資料是 AI 預測和生成的基礎：
AI 必須透過讀取資料才能進行預測生成，並非憑空發想創新。若沒有大量的資料，AI 無法提供合適的應用分析結果。 - 資料準備是 AI 導入的前提：
導入 AI 專案前，應盤點導入場景涵蓋的資料範疇，並確定所需的資料種類及其來源。 - 資料來源：
- 內部資料集：內部資料庫整理整合的新資料 。
- 公開資料集：導入過程中蒐集的資料與合作單位取得的資料。
- 資料品質影響 AI 模型的表現：
資料的品質會直接影響 AI 模型的表現，進而影響是否適合導入 AI 服務。 - 資料狀態評估面向：
評估資料狀態時，可朝資料準備、資料品質與資料數量等面向進行。應盡可能降低不確定性，並減少所需資料不齊全的情況，確保場景中的 AI 導入可順利進行。 - 資料庫：
數據資源管理是另一個關鍵角色，資料庫須能有效地儲存、組織和檢索大量數據， 以支援模型訓練。
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