Inteligencia empresarial basada en IA

Índice

Símbolos

• Marco de las 4V, Evaluar la preparación de los datos con el marco de las 4V - Combinarlas 4V para evaluar la preparación de los datos

A

• criterios de aceptación, ¿Qué es un prototipo y por qué es importante?
• precisión, Evaluación de modelos de clasificación, Error 4: No parar cuando tienes suficientes datos
• Marco de proyecto de tipo ágil, Dar prioridad a los datos
• IA(ver inteligencia artificial)
• IA comoservicio (AIaaS), IA como servicio
• proyectos de IA(véase también inteligencia artificial; producción y entrega; creación de prototipos)
  • evaluar la preparación delos datos, Assessing Data Readiness with the 4V Framework-Combining4Vs to Assess Data Readiness ( Evaluar la preparación de los datos con el marco de las 4V - Combinarlas 4V para evaluar la preparación de los datos )
  • arquitecturas básicas de los sistemas de IA, Arquitecturas básicas de los sistemas de IA -Capa de análisis
  • crear o comprar servicios de IA, Elegir entre crear o comprar servicios de IA:propiedad de principio a fin
  • enfoque común de, Poner los datos en primer lugar
  • ciclos de desarrollo, Poner los datos primero, Prototipos en Inteligencia de Negocio
  • consideraciones éticas, Consideracioneséticas-Consideraciones éticas
  • hojas de ruta de casos de uso priorizados, Crear una hoja de ruta de casos de uso priorizados - Construiruna visión convincente
  • razones de los fracasos de los proyectos, ¿Qué es un prototipo y por qué es importante?, Descubrimiento frente a entrega
• Función AI Splits, Power BI Walk-Through
• Cuadros de mando ...