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ANOMALO如何解决非结构化数据质量问题，以提供AWS

2025年6月17日 15:02 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何将Anomalo与Amazon Web服务（AWS）AI和机器学习（AI/ML）一起使用，以简介，验证和清洁非结构化的数据收集，以将您的数据湖转换为可信赖的生产AI AI Initiative。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Anomalo的Vicky Andonova和Jonathan Karon共同撰写。生成的AI迅速从新颖性发展为有力的创新驱动力。从汇总复杂的法律文件到为高级聊天的助手提供动力，AI功能的发展速度正在越来越高。尽管大型语言模型（LLM）继续推动新的界限，但质量数据仍然是实现现实世界影响的决定因素。但是，随着基础模型培训成本（例如DeepSeek-R1）和持续价格效果改善的最新突破，强大的模型正在成为一种商品。生成AI的成功越来越少，而不是建立正确的模型，而更多地涉及找到正确的用例。结果，竞争优势正在转向数据访问和数据质量。在这种环境中，企业有望表现出色。他们拥有数十年的非结构化文本的隐藏金矿 - 来自呼叫笔录和扫描报告的所有内容都可以支持门票和社交媒体日志。挑战是如何使用该数据。当组织从AI飞行员移动到生产部署时，转换非结构化文件，保持合规性和缓解数据质量问题都将成为关键障碍。在这篇文章中，我们探索如何使用Anomalo使用Anomalo使用Amazon Web Services（AWS）AI和机器学习（AWS）和机器学习（AI/ML），以将您的档案列出，验证，验证和清洁的数据集合，以启动，并清洁数据集合，以启动一项可信赖的数据，以供您进行一项可信赖的数据，以供您进行一项可信赖的数据，以使其成为一个可信赖的数据，以使其成为一个可信赖的湖泊图。挑战：分析非洲企业文档，尽管AI广泛采用，但由于数据质量差和控制不足，许多企业AI项目失败了。 Gartner预测，30％的生成AI项目将在2025年被放弃。
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