人工智能解決方案的范圍通常會從狹窄的領(lǐng)域開始,并隨著時間的流逝而擴(kuò)大到更大的范圍,因此也就會需要更多數(shù)據(jù)。復(fù)雜的解決方案通常瞄準(zhǔn)了多個答案,并且需要更多的數(shù)據(jù)來支持支路解決方案集,從而產(chǎn)生復(fù)雜/混合的結(jié)果。隨著決策、行動和結(jié)果的范圍跨越組織內(nèi)部和外部的更多場景,將需要獲取更多的數(shù)據(jù)以了解每種場景及其相互作用。這些場景中的每一個都可能以不同的速率變化和變形,因此,也就會需要更多的數(shù)據(jù)。
人工智能解決方案的范圍通常會從狹窄的領(lǐng)域開始,并隨著時間的流逝而擴(kuò)大到更大的范圍,因此也就會需要更多數(shù)據(jù)。復(fù)雜的解決方案通常瞄準(zhǔn)了多個答案,并且需要更多的數(shù)據(jù)來支持支路解決方案集,從而產(chǎn)生復(fù)雜/混合的結(jié)果。隨著決策、行動和結(jié)果的范圍跨越組織內(nèi)部和外部的更多場景,將需要獲取更多的數(shù)據(jù)以了解每種場景及其相互作用。這些場景中的每一個都可能以不同的速率變化和變形,因此,也就會需要更多的數(shù)據(jù)。
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