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如何基于AI大模型来做数据治理?AI在数据治理中有哪些应用?
基于AI大模型来做数据治理，可以从以下几个方面进行，同时AI在数据治理中有以下应用：数据清洗与预处理 自动化清洗：AI大模型可以识别并纠正数据中的错误、异常值和缺失值，通过机器学习算法自动清洗数据，提高数据质量。数据标准化：利用AI大模型对数据格式、单位等进行统一处理，确保数据的一致性和可比性。
通过引入AI大模型，可以从多个方面提升数据治理的效率和效果。首先，理解大模型的概念及其在NLP领域的应用。大模型基于深度学习，参数数量庞大，训练数据量大，计算资源需求高，但在专门领域输出结果更加准确。大模型网络架构以Transformer结构为主，通过注意力机制提升模型理解力。
医疗健康服务方面，AI在医疗影像分析、临床决策、药物研发等方面有关键作用。医学多模态大模型可辅助精准诊断，缩短医生工作时间。智能监测设备能实时收集患者健康数据并提供个性化建议。AI还可加速药物研发流程，通过分析生物数据预测药物效果与副作用，降低研发成本。
AI在数据治理中的应用，如自动生成数据模型草图、自动化对标存量和新增系统数据、实现海量数据的自动盘点和分类等，显著提升了数据治理的效率，降低了人力成本。应对数据资产入表的挑战：数据治理的质量和完整性对数据资产入表至关重要。
ai行业主要做什么
1、AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。
2、掌握AI技术可从事的工作种类繁多，主要包括以下方向：算法研发层：大模型算法工程师负责大模型开发、调优等；多模态融合专家专注跨模态技术研发应用；机器学习工程师设计、开发和维护机器学习系统；算法工程师设计、实现和优化算法。
3、从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。
课程中提到的ai赋能制造业的场景包括哪些
1、技术融合与创新：定义：AI赋能首先体现在将人工智能技术与其他技术或领域进行深度融合，创造出新的应用场景或解决方案。实例：在医疗领域，AI技术可以与医学影像分析相结合，提高疾病诊断的准确性和效率；在金融领域，AI技术可以应用于风险评估、欺诈检测等方面，提升金融服务的智能化水平。
2、应用领域：AI赋能广泛应用于制造、金融、医疗、教育、零售等多个行业。在制造业中，可以优化生产线提高生产效率；在金融领域，可以用于风险评估和智能投资决策；在医疗领域，则能帮助诊断疾病和提高患者护理效率。优势：AI赋能的优势主要体现在其强大的数据处理能力、预测能力和自主学习能力上。
3、百度飞桨EasyDL的三大工业场景分别是工业质检、工厂备件管理和安全生产。以下是具体介绍： 工业质检 高效精准识别：飞桨EasyDL实现了从人工肉眼检测到AI毫秒级精准识别的飞跃，大大提高了检测效率和准确率。
4、智慧城市：AI赋能可以通过智能化的城市管理、智能化的交通管理和智能化的公共服务，提高城市的运行效率和居民的生活质量。 金融科技：AI赋能可以通过智能化的风险控制、智能化的客户服务和智能化的投资决策，提高金融机构的效率和服务质量，创造新的商业模式和价值。
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