AI的性能依賴于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。為了(le )降(jiàng )低算法偏差與無意識(shí)歧視的風(fēng)險(xiǎn),AI模型必須(xū )使(shǐ )用多樣化的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試,這些數(shù)據(jù)(jù )集應(yīng)(yīng )反映真(zhēn )實(shí)(shí )世界(jiè )的人(rén )口統(tǒng)計(jì)特征和客戶實(shí)際使用(yòng )案例。這種(zhǒng )方式有助于組織遵循(xún )《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)及各地(dì )區(qū)數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī),也能(néng )在(zài )終端用(yòng )戶中更(gèng )好地建立(lì )信任。
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