新的人工智能功能需要

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计员工需要重新培训或者可能只有在少数情况下需要被生成式人工智能系统取代。集成到现有的技术基础设施中。也许最重要的变化将涉及数据管理非结构化内容提高数据质量以及整合不同来源。在调查中的受访者同意数据策略对于从生成式中获取价值至关重要但的受访者迄今为止尚未对其数据进行任何更改。数据科学正在从手工转向工业。公司认为有必要加速数据科。

学模型的产生。曾经的手工活动正在变得更加工业化。公司正在投资平台流程和方法特征存储机器学习操作系统和其他工具以提高生产力和部署率。系统监控机器学习模型的状态并检测它们是否仍然准确预测。如果不是则可能需要使用新数 智利电话号码表 据重新训练模型。生产数据模型曾经是一项手工活动现在正变得更加工业化。这些功能大部分来自外部供应商但一些组织现在正在开发自己的平台。尽管自。



动化包括我们下面讨论的自动化机器学习工具有助于提高生产力并促进更广泛的数据科学参与但对数据科学生产力的最大好处可能是重用现有数据集特征或变量甚至整个模型。两种版本的数据产品将占据主导地位。在调查中的数据和技术领导者表示他们的组织正在使用或考虑使用数据产品和数据产品管理。数据产品是指将数据分析和人工智能打包在软件产品中供内部或外部客户使用。它从概。