如何进行AI数据管理？流程有哪些？

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　　从社交媒体到日常购物，大量的数据被不断的产生和处理，而随着人工智能技术的发展，数据管理这项任务变得智能化，我们的生活也变得更加便捷。那么，如何进行AI数据管理？流程有哪些？下面就让小编来为大家简单介绍下：
　　1、数据采集。从一个或多种来源采集数据，这些数据可能包括内部资源、成品数据集、开源数据集或第三方供应商。数据采集的目标是为最终用户提供涵盖所有可能的使用场景和边界用例的源数据，确保数据来源合乎道德规范。
　　2、数据标注。AI数据管理的下一步为数据标注（例如，图像分类、音频转录或其他类型）。选择数据标注员至关重要；他们需要具备不同的背景和观点，以减少可能产生的偏见。对于大型标注项目，企业通常要依靠全球各地的第三方众包人员。
　　3、数据审计。虽然在整个过程的各个阶段都应进行数据审计，但在标注数据之后，确保数据标注准确无误、无偏见尤其重要。数据标注应考虑到所有使用场景。完成数据审计后，如果标注数据符合制定的准确性标准，则可使用这些数据训练并开始部署模型。
　　4、模型更新。很少有用例依赖于静态模型。在大多数情况下，需要定期地更新模型，以反映真实情况和不断变化的数据。为了避免模型偏见或停滞，需要不断创建新的训练数据。
　　关于AI数据管理的流程，小编就先为大家介绍到这里。DDN是全球性大型私人控股的存储公司，在大规模AI和高性能计算领域处于市场领导地位，可为用户提供智能数据解决方案，如需详细了解DDN如何支持您的业务，可通过其官网进一步咨询了解。