XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System沿袭
AI 驱动的数据沿袭
数据沿袭：是风险还是创造价值的机会？您是否可以在本地和云中以信任的方式共享业务关键数据？• 数据使用是否得到理解并符合政策？• 数据如何从本地移出或移至云？• 数据转换期间会产生哪些影响？• 是否跟踪敏感数据移动以评估风险？• 数据传输是否符合监管合规法律？• 数据流是否透明，以便做出可靠的决策？• 数据源对于分析程序和 AI 而言是否可靠？
体验 ProvLake 来管理 AI 工作流的数据沿袭
摘要。机器学习 (ML) 是人工智能系统背后的核心概念，它由数据驱动并生成 ML 模型。这些模型用于决策，因此，信任它们的输出至关重要，例如，了解它们导出的过程。解释 ML 模型导出的一种方法是跟踪整个 ML 生命周期，生成其数据沿袭，这可以通过来源数据管理技术来实现。在本文中，我们介绍了在油气勘探中必不可少的井顶采选的 ML 生命周期中使用 ProvLake 工具进行 ML 来源数据管理。我们展示了 ProvLake 如何支持 ML 模型的验证、对 ML 模型是否根据领域特征进行概括的理解及其导出。