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人工智能数据准备 (AIDR)
一旦确定了业务需求，确定适当的算法或技术是实施 AI 解决方案的另一个关键步骤。这涉及考虑可扩展性、可解释性和计算效率等因素。因此，此步骤有助于为模型开发的后续阶段奠定基础，包括数据预处理、特征工程和模型评估，以合理确保 AI 模型能够有效应对目标业务挑战。
AI数据准备检查员（AIDRIN）用于定量评估AI
垃圾是来自各个领域的计算机科学家普遍同意的报价，包括人工智能（AI）。由于数据是AI的燃料，因此在低质量，有偏见的数据上训练的模型通常无效。使用AI的计算机科学家投入了大量的时间和精力来为AI准备数据。但是，没有用于评估AI数据“准备”的标准方法或框架。为了对AI过程的数据准备就绪提供可量化的评估，我们定义了AI数据准备就绪的参数并引入AIDRIN（SPECTOR中的AI d ata readiness）。aidrin是一个框架，涵盖了文献中可用的广泛准备性维度，有助于评估数据的准备就绪，并在定量上和质量上评估数据的准备就绪。Aidrin在传统数据质量评估中使用指标，例如完整性，异常值和重复项进行数据评估。更重要的是，Aidrin使用特定的指标来评估AI的数据，例如特征重要性，特征相关性，阶级失衡，公平性，隐私性和公平性（可访问性，可访问性，互操作性和可重复性）原则合规性。Aidrin提供可视化和报告，以帮助数据科学家进一步研究数据的准备。AIDRIN框架提高了机器学习管道的效率，以对AI应用程序的数据准备就绪做出明智的决定。
快速获取和研究药物再利用 (RAIDR)：进展和目标
通过高度具体的测试和 MCM 了解、缓解和保护作战人员免受优先威胁，针对性广谱有效应对多种威胁，提供前线防御并争取时间部署针对性的 MCM