Garantindo a confiabilidade dos dados + IA por meio da observabilidade

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Então você está planejando investir em IA este ano. Seus dados estão prontos para IA? Dois terços das empresas acham que não. À medida que os modelos se tornam uma commodity, a verdadeira vantagem competitiva quando se trata de IA são dados primários confiáveis, e em grande quantidade. Este relatório fundamental detalha os princípios-chave da confiabilidade de dados + IA, com a observabilidade, em vez dos testes tradicionais, agora sendo a base do sucesso.

Em Garantindo a confiabilidade dos dados + IA por meio da observabilidade, você vai explorar os desafios comuns envolvidos na ampliação de modelos de geração aumentada por recuperação e aprender como superá-los com estratégias comprovadas. Os autores Barr Moses e Michael Segner mostram como a confiabilidade afeta o desempenho e fornecem procedimentos práticos para tomar decisões mais bem informadas sobre o tempo e os recursos da sua equipe.

• Aproveite os dados estruturados e não estruturados para aumentar exponencialmente o valor e a complexidade das aplicações de IA
• Entenda os princípios por trás da construção de sistemas confiáveis e como eles se aplicam a dados e produtos de IA
• Acelere e dimensione iniciativas confiáveis de dados e produtos de IA
• Supere os desafios comuns de confiabilidade com a construção de produtos de dados e IA em escala
• Priorize o tempo e os recursos da sua equipe para maximizar a confiabilidade dos dados e da IA