Data imputation er en central metode inden for kunstig intelligens (AI) og dataanalyse, der bruges til at håndtere manglende eller ufuldstændige data i et datasæt. Ved at udfylde disse mangler forbedres datakvaliteten, hvilket fører til mere præcise og pålidelige analyser…
Data governance er en struktureret tilgang til håndtering af data inden for kunstig intelligens (AI). Det sikrer, at data er af høj kvalitet, sikkerhed og overholder gældende regler, hvilket er afgørende for at opnå pålidelige og etiske AI-løsninger. Hvad er…
Data fusion inden for kunstig intelligens (AI) refererer til processen med at integrere data fra flere forskellige kilder for at skabe mere sammenhængende, nyttig og præcis information. Denne metode muliggør en holistisk forståelse af komplekse datamængder, hvilket er essentielt for…
Data ethics refererer til de moralske principper og retningslinjer, der styrer indsamling, opbevaring, brug og deling af data, især inden for kunstig intelligens (AI). Det handler om at sikre, at datahåndtering sker på en måde, der respekterer individers rettigheder, fremmer…
Data engineering er en afgørende disciplin inden for kunstig intelligens (AI), der fokuserer på indsamling, behandling og styring af store mængder data. Det danner grundlaget for dataanalyse og maskinlæring ved at sikre, at data er tilgængelige, pålidelige og af høj…
Data drift refererer til ændringer i de data, som en AI-model er trænet på, over tid. Disse ændringer kan påvirke modellens præstation og nøjagtighed, hvilket betyder, at modellen måske ikke længere leverer de ønskede resultater, medmindre der foretages justeringer eller…
Data clustering er en metode inden for kunstig intelligens og maskinlæring, der bruges til at gruppere data i forskellige klynger baseret på ligheder. Denne teknik hjælper med at identificere mønstre og strukturer i store datasæt uden forudgående viden om gruppemedlemskaber,…
Data cleaning er en essentiel proces inden for kunstig intelligens (AI), hvor ufuldstændige, unøjagtige eller irrelevante data identificeres og korrigeres for at forbedre datakvaliteten. Denne proces sikrer, at de data, der bruges til at træne AI-modeller, er præcise og pålidelige,…
Data bias er en systematisk skævhed eller fejl i data, der anvendes til at træne kunstig intelligens (AI) systemer. Denne skævhed kan føre til uretfærdige eller upræcise resultater, hvilket gør det vigtigt at forstå og adressere data bias for at…
Data augmentation er en metode inden for kunstig intelligens, der anvendes til at udvide mængden og variationen af træningsdata. Ved at generere modificerede versioner af eksisterende data hjælper data augmentation med at forbedre modellens præcision og robusthed, hvilket er essentielt…