在水一方车友会plustoken系统开发

最近有很多关于AI的文章，但是经常不强调的一个要素是数据在允许AI起作用方面的价值。以自动驾驶汽车为例-可能是最受认可的AI应用。建造自动驾驶汽车需要大量数据，包括红外传感器发出的信号，数码相机的图像以及高分辨率地图。在水一方车友会plustoken系统开发有什么优势呢？

NVIDIA估计一辆自动驾驶汽车每小时可产生1 TB的原始数据。然后，所有这些数据都将用于实际驾驶汽车的AI模型的开发中。
尽管我们已经看到了其他AI技术的最新进展，例如使用更少数据的强化学习（例如Deep Mind的最新Alpha Go成功-GO游戏中为零），但数据对于开发AI应用程序仍然至关重要。多年来构建的筒仓IT系统使企业不知所措，其中包含旨在执行非常特定的个别“记录系统”任务的数据，但是不幸的是，这些记录在多个“记录系统”中重复，导致大量数据扩散，但缺乏完整的表示形式在任何单个系统中的实体。这种现实导致了零散的和经常重复的数据格局，这需要昂贵的且通常是无效的方式来建立“真相来源”数据集。

人工智能应用程序会随着获得更多经验（意味着更多数据）而不断改进，但是目前的在水一方车友会plustoken系统开发人工智能应用程序痴迷于仅仅从机器学习技术中获得这种经验。虽然机器学习没有内在的错误，但是成功获得机器学习成果的主要警告是足够的和有代表性的历史数据可供机器学习。例如，如果AI模型正在学习识别椅子，并且只看到具有四条腿的标准餐椅，则该模型可能会认为椅子仅由四条腿定义。

这意味着，如果模型显示为具有一根支柱的办公桌椅子，则不会将其识别为椅子。

虽然您的组织可能还不处于能够开始构建AI应用程序的阶段，但至少您应该为将来利用数据为智能解决方案提供动力的未来做准备。

将每一个新的计划或项目视为建立未来数据模型基础的机会。
数据采集根据GDPR立法，这方面已变得至关重要。在开发新功能或产品时，在水一方车友会plustoken系统开发是否有关于如何收集数据以及为什么收集数据的明确且遵循的指南？