Повысить качество данных и параллельно проверять гипотезы - такой подход поможет бизнесу ускорить внедрение искусственного интеллекта, заявил NEWS.ru руководитель IT-холдинга Т1 Сергей Голицын.
"Бизнес может ускорить внедрение искусственного интеллекта, если будет проверять гипотезы параллельно с подготовкой данных. Запускать пилотные ИИ-проекты можно и без большой подготовительной работы, так как информация в корпоративном контуре уже очищена и хорошо структурирована. Но для масштабирования ИИ-решений и обучения моделей качество данных придется дотягивать", - пояснил Голицын.
По словам эксперта, на необработанных данных можно проверять гипотезы без больших вложений. При этом инвестировать в улучшение качества информации и ее разметку стоит после подтверждения результатов.
Кроме того, Голицын отметил, что подготовка данных для обучения искусственного интеллекта требует других подходов и более значительных инвестиций. Особенно сильно от качества данных зависят фундаментальные модели.