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数据偏差和代表性
训练数据中的偏差可能会导致结果出现偏差。如果没有具有代表性和多样性的数据，您的 AI/ML 解决方案就会做出有偏差的预测和不准确的见解。这些通常很难发现，并且可能会让您的解决方案受到法律和道德审查。

您准备好保护大量数据免遭未经授权的访问、入侵和网络威胁了吗？您需要在数据 玻利维亚电报数据 生命周期（传输中和静止时）实施强大的安全措施。这样，合适的人员才能在正确的时间访问数据。

数据可访问性和可用性
访问和获取 AI/ML 解决方案所需的相关数据有多容易？孤立、无法访问或不兼容的格式阻碍了这些项目的数据收集。此外，这些分散的数据源需要战略眼光，才能以有意义的方式将它们整合在一起。

现在您已经了解了与 AI/ML 相关的数据挑战，接下来学习如何创建强大的数据基础。获取我们的白皮书“您的数据是否已为 AI/ML 做好准备”，以便从您的试点和价值证明中获得更多收益。

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