Glosar

Gunoi la intrare, gunoi la ieșire (GIGO)

Ce este Gunoi la intrare, gunoi la ieșire (GIGO)?

„Garbage in, garbage out” descrie principiul conform căruia un sistem poate produce doar rezultate la fel de bune ca datele pe care le primește. Aceasta se aplică de două ori mai mult în cazul IA: datele de antrenare sau de cunoștințe incorecte, depășite sau unilaterale duc la răspunsuri greșite sau părtinitoare. Un chatbot care se bazează pe o listă de prețuri depășită va indica prețuri depășite. Întreținerea datelor este, așadar, o sarcină permanentă în fiecare proiect IA.

Cum ajută KI.ordo

Și în KI.ordo, răspunsurile depind de calitatea cunoștințelor furnizate; lista lacunelor de cunoștințe arată pentru ce întrebări lipsesc surse clare.

Aflați mai multe

Subiecte

Calitatea datelor
principiu
întreținerea cunoștințelor

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

curățarea datelor

Curățarea datelor înseamnă depistarea și corectarea intrărilor greșite, duplicate sau neconcordante din seturile de date. Pașii tipici includ uniformizarea ortografiei și a formatelor de dată, eliminarea spațiilor în plus și îmbinarea dublurilor, precum „Popescu SRL” și „Popescu S.R.L.”. Datele curate sunt o condiție pentru analize, mailinguri și aplicații IA fiabile.

calitatea datelor
dubluri
+1

Șablon

Date de antrenare

Datele de antrenare sunt exemplele din care un model de IA învață tipare: colecții mari de texte pentru modelele lingvistice, imagini etichetate pentru modelele de imagini. Calitatea, diversitatea și actualitatea lor determină în mare măsură cât de fiabil și echitabil este un model și cât de actuale sunt cunoștințele sale. Pentru organizații contează și dacă un furnizor folosește datele clienților introduse de aceștia pentru antrenare ulterioară.

Date
Training
+1

Validarea datelor

Validarea datelor verifică dacă datele sunt complete, corect formatate și plauzibile înainte de a fi prelucrate în continuare. Verificările tipice vizează câmpurile obligatorii, formatul adreselor de e-mail, al codurilor poștale sau al datelor calendaristice, precum și contradicțiile logice – de exemplu o dată de livrare anterioară datei comenzii. Astfel, erorile sunt prinse devreme, în loc să ajungă în rapoarte, facturi sau analize IA.

calitatea datelor
verificări
+1

Șablon

Guvernanța datelor

Guvernanța datelor cuprinde regulile, rolurile și procesele prin care o organizație stabilește cine poate colecta, utiliza, modifica și șterge anumite date. Include responsabilitatea pentru calitatea datelor, drepturile de acces, perioadele de păstrare și respectarea cerințelor de protecție a datelor. Este deosebit de importantă pentru proiectele IA, deoarece modelele și agenții sunt la fel de fiabili ca datele pe care se bazează.

managementul datelor
conformitate
+1