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人工智能 (AI) 系统已成为现实，并在许多重要方面影响着我们的生活。数据是人工智能和机器学习 (AI-ML) 模型的核心；它们是使 AI-ML 模型能够学习和发展的主要资源，从而使它们能够解决分类、预测和异常检测任务。收集、准备和管理训练和部署有效 AI-ML 模型所需的数据资产是一项挑战。重要的是，在确保 AI-ML 模型遵守数据保护法规的同时实现性能。数据使用是设计、实施和运行 AI-ML 系统时需要考虑的一个基本方面。意识到数据管理问题可以让组织和个人了解和跟踪他们的数据是如何被 AI-ML 驱动的系统收集、传输、存储、处理和利用的。任何计划实施此类系统的人都应该充分了解与数据管理相关的所有挑战，以确保一致且可持续地部署 AI-ML。
数据管理的最佳实践...
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