正确人工智能数据存储的6个准则

据来考虑一系列要求。

首先检查一下机器学习软件使用的数据的生命周期，因为这可以帮助企业了解为人工智能选择存储时应考虑的事项。最初，企业必须获取数据以训练机器学习或人工智能算法。这些是处理数据以学习任务的软件工具，例如识别对象、处理视频和跟踪运动。数据可以从各种来源产生，并且通常在本质上是非结构化的，例如对象和文件。

训练过程将获取数据资产，并使用机器学习或人工智能软件来创建用于处理未来数据源的算法。在训练或开发算法时，人工智能软件将处理源数据以开发模型，该模型可以创建洞察力或满足业务需求。

开发机器学习算法很少是一个单一的过程。随着企业积累越来越多的数据，其算法也会得到完善和改进。这意味着很少的数据会被丢弃，而是随着时间的推移会增长并重新处理。

采用人工智能数据存储的标准

在为人工智能平台选择存储之前，企业必须首先考虑以下事项：

(1)费用。人工智能数据存储的价格是企业考虑购买的关键因素。显然，企业管理层和参与采购决策的人员都希望数据存储尽可能具有成本效益，并且在许多情况下，这将影响企业的产品选择和策略。

(2)可扩展性。企业需要收集、存储和处理大量数据以创建机器学习或人工智能模型。机器学习算法要求源数据呈指数增长，以实现精度的线性提高。创建

（编辑：南通站长网）

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