人工智能 (AI) 具有变革潜力。 但与任何强大的技术一样，其输入的数据质量直接影响其输出。
Foundational 是一家最近走出隐秘模式的公司，它明白这一关键点。
获得 800 万美元新资金，他们的目标是解决经常被忽视的数据质量和人工智能准备问题。
为什么数据质量对人工智能来说很重要？
我们都听过这句格言“垃圾进垃圾出”。
这尤其适用于人工智能模型。 这些模型在训练过程中从大量数据集中学习。 如果他们输入的数据不一致、不完整、有偏见或完全错误，人工智能的输出可能会反映出这些缺陷。 在医疗保健或金融等高风险领域，由于数据不佳而导致的不准确输出可能会带来灾难性的后果。
Foundational 的方法侧重于提高可靠性和完整性 用于AI训练的数据集 和操作。 这是一项至关重要的工作，可确保人工智能模型产生最佳、最安全的结果。
为数据人工智能做好准备
“他们将直接在他们已有的界面中看到我们的见解、警告或建议，”Foundational 首席执行官 Michelangelo Nafta 解释道 创业节拍。 重要的是，该平台的工作原理是 检查代码本身内的元数据。 它避免了与敏感数据的直接接触，从而降低了隐私和安全风险。
Foundational 平台与以下工具无缝集成 GitHub，在现有工作流程中为开发人员提供可操作的反馈。
分析的力量
Foundational 利用多种技术的组合来构建组织数据流的详细地图：
- 静态代码分析：平台剖析代码结构以揭示关系和依赖关系
- 动态运行时分析：监视代码执行以识别实际数据模式和潜在瓶颈
- 人工智能驱动的技术：这些有助于建立联系、发现异常并确定优化机会
这种全面的理解成为强大自动化的基础。 “一旦我们有了数据生态系统的完整地图，我们就可以在上面应用各种强大的自动化，”北美自由贸易协定表示。 有关由于代码更改、性能优化技巧、甚至自动生成文档和数据目录而导致的潜在下游中断的通知都触手可及。
简化的不仅仅是数据
Foundational 的方法提供的优势不仅仅限于数据质量。 它针对潜在的问题，例如 循环引用和云成本飙升查询，解决成本效率和准确性问题。 此外，通过识别未使用的字段，该平台可以促进更精简、更易于维护的数据管道。
人的问题
Foundational 认识到仅靠技术并不能解决人工智能的数据问题。 他们非常注重与领域专家的合作。 这些专家了解其领域特定数据集的细微差别； 这种伙伴关系可以对解决方案进行微调，并确保它们符合现实世界的需求。
设计治理
Foundational 将代码分析定位为主动数据治理的支柱。 在数据集不断扩大和人工智能日益复杂的时代，通过设计帮助维护数据健康的工具是一项宝贵的资产。 该公司强调开发人员友好的集成和对元数据隐私的关注也是明智之举，可能会增强人们对其方法的信心。
未来的道路是以数据质量为基准
像 Foundational 这样的公司的出现标志着该行业正在发生可喜的转变。 它强调了人们对数据质量的认识日益增强，这是有效部署人工智能的不可妥协的先决条件。 随着组织努力应对不断增长的数据量和复杂性，对促进准确且值得信赖的人工智能模型的服务的需求将会很高。
Foundational 进入这个领域恰逢其时。 企业不能再将人工智能项目视为纯粹的技术活动。 通过将数据质量放在首位，Foundation 有望对各行业人工智能应用的成功和安全产生有意义的影响。
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