Ieguves datu analīze, izmantojot Python un AI robežas

Ieguvumi:

• Spēja ražot skriptus, kas attīra un vizualizē urbšanas, ražošanas un uzraudzības datus, izmantojot Python, ar AI atbalstu
• Spēja atpazīt datu kvalitātes, pārmācības un ekstrapolācijas riskus, veidojot vienkāršus prognozēšanas un anomāliju modeļus
• Spēja pārbaudīt mākslīgā intelekta ģenerētu kodu un rezultātu ar vienības vadību, neatkarīgu aprēķinu un inženiertehnisko ticamību

Katrā šī moduļa vienībā AI ir jaudīgs kodēšanas jomā: urbumu tīrīšana, masas līdzsvars, kriging skelets, flotes kopsavilkums, vibrāciju analīze, vides skenēšana. Šī pēdējā vienība koncentrējas uz Python, konkrētu šī koda rīku un pareizu koda ģenerēšanas disciplīnu ar AI. Python ir kļuvis par de facto standartu ieguves datu analīzē, jo tas ir bezmaksas, tam ir jaudīgas bibliotēkas (pandas: tabulu datu manipulācija; numpy: skaitliskais aprēķins; matplotlib: diagramma; scikit-learn: mašīnmācīšanās) un automatizē atkārtotus uzdevumus. AI reizina ātrumu, ar kādu jūs rakstāt šo kodu; taču tās radītais kods ne vienmēr ir pareizs. Šīs vienības galvenais princips: nekad nepalaidiet AI rakstīto kodu, vispirms to neizlasot, nepārbaudot vienību un nepārbaudot ar nelielu zināmu datu apjomu. Kods var klusībā radīt nepareizu rezultātu, kas var pārvērsties par sliktu inženiertehnisko lēmumu kalnrūpniecībā.

Pamatplūsma koda ģenerēšanai ar AI

Koda iegūšana no AI ir inženierijas cikls, nevis saruna:

1. Skaidri aprakstiet uzdevumu. Ievade (kolonnas, vienības, parauga rinda), vēlamā izvade un ierobežojumi. Neskaidrs pieprasījums rada neskaidru kodu.
2. Lūdziet, lai tas būtu mazs un lasāms. Jautājiet pakāpenisku, komentētu kodu, nevis vienu milzīgu funkciju.
3. Izlasi un saproti. Saprast, ko dara katra rinda; Nepalaidiet kodu, kuru nesaprotat.
4. Pārbaude ar maziem datiem. Palaidiet to manuāli ar 5–10 rindiņām, kuru rezultāti jums ir zināmi, un pārbaudiet paredzamo rezultātu.
5. Jautājumu malas gadījumi. Tukša šūna, negatīva vērtība, vienību jaukšana, ieraksta atkārtošana Kā kods darbojas?
6. Mērogot un pārbaudīt loģiku. Palaist uz visiem datiem; Vai rezultāts ir inženiertehniski pamatots?

Padoms. Visbiežāk sastopamās kļūdas, kas rodas, ievadot AI kodu, ir klusas: nepareizs kolonnas nosaukums, vienību sajaukšana (m vs pēdas, g/t vs ppm), klusi izmestas rindas (piemēram, dropna), nepareizs vidējais rādītājs (parasts vidējais rādītājs, kad tas ir jānovērtē). Tie neizraisa kļūdas; Tas vienkārši rada nepareizu numuru. Tātad "nav saņēmusi kļūdu" nekad nenozīmē "pareizi".

Tipiski Python uzdevumi kalnrūpniecībā

• Datu tīrīšana: urbšanas/ražošanas/uzraudzības tabulu sapludināšana, nekonsekvences marķēšana, vienību normalizēšana.
• Kopsavilkums un vizualizācija: Histogramma, laikrindas, pakāpes-tonnāžas līkne, OEE grafiki.
• Statistika un ģeostatistika: Kopsavilkuma statistika, korelācija, variogramma/kriging (ar speciālām bibliotēkām).
• Anomāliju noteikšana: uz sliekšņa vai vienkārša modeļa balstīta novirzes uztveršana.
• Vienkārši prognozēšanas modeļi: piemēram, slīpēšanas lieluma un ienesīguma attiecība ar regresiju.

Lielākajai daļai šo uzdevumu AI nodrošina lielisku sākuma kodu. Taču ir divas nepilnības: datu kvalitāte un modeļu ierobežojumi. Lai droši izmantotu AI kodu, ir svarīgi zināt abus.

Modeļa ierobežojumi: pārmācība un ekstrapolācija

Vienkāršos prognozēšanas modeļus, ko AI viegli izveido, var apdraudēt divi galvenie riski. Pārmērīga pielāgošana: modelis iegaumē treniņu datus, bet slikti darbojas ar jauniem datiem; Tas ir nepieciešams, veidojot sarežģītus modeļus ar maziem datiem. Ekstrapolācija: modelis kļūst neuzticams, ja tas ir spiests veikt prognozi diapazonā ārpus apmācības datiem; Piemēram, modelis, kas apgūts diapazonā no 0,3 līdz 0,8 g/t, var dot bezjēdzīgus rezultātus par 5 g/t. AI “spontāni” nepārvalda šos riskus jūsu vietā; Jums ir jāizlasa modelis kritiski, jāveic apmācības/pārbaudes atšķirība, jāaplūko ticamības intervāls un jāpārbauda, ​​vai prognoze ir fiziski ticama. Neatkarīgi no tā, cik precīzs modeļa numurs parādās, tas nevar būt par pamatu inženierijas lēmumam ārpus datu diapazona.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — klusuma skaļuma kļūda. Inženieris vēlas kodu, kas liek AI aprēķināt vidējo atzīmi no testa datiem. Kods darbojas, rezultāts ir 2,1 g/t. Inženieris nolasa kodu; Ņemiet vērā, ka vidējais rādītājs netiek svērts pēc intervāla garuma, bet tiek ņemts par taisnu vidējo. Augstas atzīmes īsos intervālos netaisnīgi ieguva svaru. Pārejot uz vidējo svērto vērtību, vērtība samazinās līdz 1,7 g/t. Kods nesniedza kļūdas; lasot tika konstatēta kļūda.

2. gadījums — klusa līnijas pārtraukšana. Ražošanas kopsavilkuma kodā AI notīrīja rindas ar trūkstošām vērtībām, izmantojot dropna. Kods darbojas nevainojami, taču kopējā tonnāža ir novērtēta par zemu, jo dažas derīgas rindas tika pilnībā izmestas vienas tukšas kolonnas dēļ. Kad inženieris salīdzina līniju skaitu starp ievadi un izvadi, viņš redz atšķirību un izlabo tīrīšanas loģiku. Nodarbība: vienmēr salīdziniet ievades un izvades līniju skaitu.

3. gadījums — ekstrapolācijas slazds. Komanda piemēro regresijas modeli, kas apgūts zemas pakāpes diapazonā, augstas pakāpes apgabalam; Modelis sniedz absurdi augstu ražas novērtējumu. Par laimi, inženieris noraida rezultātu, sakot, ka "šī zona ir tālu ārpus modeļa redzamā diapazona" un pieprasa metalurģisko testēšanu. Nodarbība: jāzina datu diapazons, kuram modelis ir derīgs; Neizmantojiet ārpusstāvokļa tāmi.

Kopējamas uzvedņu veidnes

DROŠĀS DATU TĪRĪŠANAS KODS "Loma: Jūs esat Python datu analītiķa palīgs. Rakstiet kodu ar pandām, kas notīra šo tabulu. Kolonnas un vienības: [saraksts]. Noteikumi: (1) izdrukājiet rindu skaitu PIRMS un PĒC rindu nomešanas; (2) ziņojiet, kuras rindas tika atmestas un kāpēc tika izmantota vienība; (3) vietā, kur nepieciešams. Izskaidrojiet katru soli ar komentāru rindiņu."

KODA PĀRSKATĪŠANAS PIEPRASĪJUMS"Izskaidrojiet šo Python kodu rindiņu pa rindiņai un norādiet uz šādiem riska punktiem: nepareizs kolonnas nosaukuma pieņēmums, vienību apjukums, klusa rinda, vidēja/svērtā kļūda, malas reģistra (nulle/negatīva) uzvedība. NELABO kodu; vienkārši uzskaitiet riskus. Kods: [ielīmēt]."

PĀRBAUDES IESTATĪJUMI AR MAZIEM DATIEM "Šai funkcijai manuāli izveidojiet nelielus testa datus (5-6 rindiņas), no kuriem es zinu rezultātu un paredzamo izvadi; uzrakstiet testa bloku, kas pārbauda, ​​vai funkcija darbojas pareizi uz šiem datiem. Pārbaudi arī ekstremālos gadījumus (tukša šūna, negatīvs, vienības galējā vērtība). Funkcija: [ielīmēt]."

VIENKĀRŠS MODELIS + BRĪDINĀJUMS PAR ROBEŽU"Iestatiet vienkāršu regresiju [x -> y], izmantojot tālāk norādītos datus. Atšķiriet apmācību/testēšanu, ziņojiet par kļūdu metriku un skaidri norādiet x diapazonu, kurā modelis ir DERĪGS. Brīdiniet, ja prognozes tiek veiktas ĀRPUS šī diapazona. Komentējiet par pārtrenēšanās risku. Dati un dati]:[paste].

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

VĀJS PROMPT: "Aprēķiniet vidējo atzīmi no šiem datiem."

STRONG PROMPT:"Loma: Jūs esat Python palīgs. Kolonnas: HoleID, From(m), To(m),Au(g/t). Aprēķiniet SVĒRTO vidējo atzīmi ar intervāla garumu. Kods: (1) izdrukājiet ievades/izvades rindu skaitu; (2) ziņojiet par nulles/negatīvām vērtībām pirms to nomešanas. Lai es varētu arī parādīt rezultātu, lai apstiprinātu rezultātu; manuāli. Dati: [ielīmēt]."

Salīdzinājuma tabula: risks un piesardzība

Risks

simptoms

piesardzība

Vienības traucējumi

Saprātīgs, bet nepareizs skaitlis

Komentējiet vienību kodā, pārbaudiet to

Kluss līnijas kritums

Kopā trūkst

Salīdziniet ievades/izvades līniju skaitu

Vienkāršs pret vidējo svērto

nepareizs vidējais rādītājs

Pārbaudiet svaru

pārmācība

Slikti testa dati

Apmācību/pārbaudījumu atdalīšana, saglabājiet to vienkāršu

ekstrapolācija

Muļķīgs minējums ārpus diapazona

Ierobežot derīgo diapazonu

Biežas kļūdas

• Palaižot kodu, to neizlasot. “Tas nesaņēma nekādas kļūdas” nenozīmē, ka tā ir patiesība.
• Nepārbauda ar maziem datiem. Uzticēšanās bez pārbaudāma piemēra ir nepatiesa.
• Nesalīdzinot ievades/izvades līniju skaitu. Tā izbēg klusie zaudējumi.
• Modeļu diapazona ignorēšana. Ekstrapolācijas aprēķini ir neuzticami.
• Uzticoties diagrammas skaistumam. Stilīga diagramma var paslēpt nepareizu numuru.

Uzmanību: ja AI kods nonāk inženierzinātņu kontā, šis kods ir tikpat atbildīgs kā konts. Ja rezultāts kļūst par ieguves lēmumu, palaidiet kodu un tā izvadi, veicot neatkarīgu loģikas pārbaudi un, ja iespējams, salīdzināšanu ar otru metodi.

Rezumējot

Python ir de facto rīks datu ieguves analīzei, un AI ievērojami palielina to rakstīšanas ātrumu. Taču AI kods var saturēt klusas kļūdas (vienības apjukums, rindu izkrišana, nepareiza vidējā aprēķināšana) un modeļu slazdus (pārmācīšanās, ekstrapolācija). Droša plūsma: skaidri aprakstiet, vēlaties mazus un salasāmus, lasīt un saprast, pārbaudīt ar maziem zināmiem datiem, vaicājuma malas gadījumi, mēroga un loģikas pārbaude. Modeļa izvade nevar būt par pamatu lēmumam ārpus datu diapazona; un katrs kods nes tikpat lielu atbildību kā konts, ja tas kļūst par ieguves lēmumu.

Lietojumprogrammas uzdevums

Izmantojiet veidni “Drošs datu sanitizācijas kods” ar pakāpes vidējās noteikšanas vai ražošanas kopsavilkuma uzdevumu, lai iegūtu kodu no AI; Atbrīvojieties no koda riska, izmantojot veidni “Koda pārskatīšanas pieprasījums”. Pēc tam, izmantojot veidni "Pārbaudīt iestatīšanu ar maziem datiem", manuāli izveidojiet datu kopu, kuras rezultātus zināt, un pārbaudiet kodu. Visbeidzot, vienkāršām attiecībām iestatiet modeli ar veidni "Vienkāršs modelis + brīdinājums par ierobežojumu" un pārbaudiet, vai tas dod brīdinājumu, kad tas iziet ārpus derīgā diapazona.

kontrolsaraksts

• [ ] Es izlasīju AI kodu un sapratu katru rindiņu, es to nepalaidu akli.
• [ ] Es to pārbaudīju ar maziem, manuāli pārbaudāmiem datiem.
• [ ] Es salīdzināju ievades un izvades līniju skaitu.
• [ ] Es pārbaudīju vienību konsekvenci un svaru.
• [ ] Es ierobežoju modeļa derīgo datu diapazonu, izvairoties no ekstrapolācijas.
• [ ] Es pārbaudīju rezultātu, kas pārvērtās lēmumā, ar neatkarīgu loģiku/sekundes metodi.

Moduļa eksāmens

1. Praktikants jautā AI tērzēšanas rīkam par rūdas korpusa vidējo pakāpi un ieraksta iegūto vērtību “1,8 g/t zelta” tieši rezervju pārskatā. Kāda ir galvenā kļūda šajā pieejā?

• A) pakāpes vērtībai ir jābūt iegūtai no paša projekta urbšanas/analīzes datiem un pārbaudītas prognozes; AI ģenerētais skaitlis var būt bezavota izdomājums ✔
• B) AI vajadzēja prasīt uncēs, nevis gramos
• C) Vērtība ir pareiza, tikai komata vietā vajadzēja izmantot punktu
• D) Pietiek trīs reizes uzdot AI vienu un to pašu jautājumu un ņemt vidējo

Paskaidrojums: valodas modelis nezina jūsu projekta urbšanas datus; rada skaitli, kas šķiet visticamākais (halucinācijas). Atzīme tiek iegūta tikai no paša projekta saliktajiem urbšanas datiem un ģeostatistikas aplēsēm; AI izvadi nevar iekļaut pārskatā bez kompetentas personas apstiprinājuma.

2. Ko “uz risku balstīta klasifikācija” ļauj izmantot AI kalnrūpniecības inženierijā?

• A) Samaziniet AI rīka cenu
• B) Nosakiet AI lomu un obligāto pārbaudes dziļumu atbilstoši uzdevuma riska līmenim ✔
• C) Uzvednes jāraksta īsāk
• D) Automātiski deleģējiet visus lēmumus AI

Paskaidrojums: ne katrai misijai ir vienāds riska līmenis. Uzdevuma klasificēšana kā zems/vidējs/augsts/kritisks nosaka, kuru izvadi var brīvi izmantot un kam nepieciešama standarta un lauka pārbaude un kompetenta inženiera apstiprinājums.

3. Ko 'variogramma' modelē ģeostatikā?

• A) Iekārtas degvielas patēriņš
• B) Metāla cenas izmaiņas laika gaitā
• C) Telpiskā nepārtrauktība atkarībā no attāluma; ✔ kā līdzība samazinās, punktiem attālinoties
• D) Spridzināšanas radītā vibrācijas frekvence

Apraksts: Variogramma apraksta, kā paraugu līdzība vienam ar otru samazinās (telpiskā nepārtrauktība), palielinoties attālumam starp diviem punktiem. Kriging izmanto šo modeli, lai novērtētu neizmērītos punktus ar nenoteiktības robežu.

4. Kāda ir labākā pieeja, ja mākslīgais intelekts iepriekš klasificē litoloģiju no urbja kodola fotografēšanas?

• A) AI norādītā iežu veida apstrāde tieši urbšanas žurnālā
• B) AI teksta kopēšana ziņojumā, nemaz nepārbaudot fotoattēlu
• C) ģeologa novērojuma atcelšana un paļaušanās tikai uz AI
• D) Uzskatiet rezultātu par provizorisku prognozi/hipotēzi un pārbaudiet to ar ģeologa novērojumiem un laboratorijas analīzi ✔

Apraksts: AI var ģenerēt prognozes un uzmanības sarakstu no attēla; Tomēr galīgo lēmumu par litoloģiju/izmaiņām pieņem ģeologa novērojumi un laboratorijas analīze. AI izvade ir sākums, hipotēze, kas jāpārbauda.

5. Ko nozīmē “attīrīšanas koeficients” atklātās bedres plānošanā?

• A) Rūsas (atkritumu iežu) daudzums, kas jānoņem, lai sasniegtu vienu rūdas vienību ✔
• B) Metāla procentuālais daudzums rūdā
• C) Ikdienas kravas automašīnu braucienu skaits
• D) spridzināšanas darbos izmantotās sprāgstvielas daudzums

Apraksts: atdalīšanas ātrums ir atkritumu daudzums (sloksnes/atkritumi), kas ir jānoņem, lai iegūtu vienu rūdas vienību. No šīs attiecības lielā mērā ir atkarīga galīgā bedres robeža un ekonomija; Pat ja AI ģenerē scenārijus, lēmumu par robežām pieņem kompetentais inženieris.

6. Ko tas nozīmē paredzamajā apkopē, kad mākslīgais intelekts atklāj vibrācijas un temperatūras datu "anomālijas"?

• A) Pierādījums, ka iekārta noteikti ir sabojājusies
• B) Brīdinājums, ka dati atšķiras no normas; Tā nav galīga nepareizas darbības diagnoze, bet gan pazīme, kas jāapstiprina ar fizisko pārbaudi ✔
• C) Pasūtiet, lai iekārta tiktu automātiski apturēta
• D) Garantēt, ka dati ir ierakstīti nepareizi

Paskaidrojums: anomālija ir datu novirze no parastās uzvedības un var norādīt uz nepareizu darbību; bet tā nav galīga diagnoze. Lēmums par iekārtas apturēšanu vai daļu nomaiņu tiek pieņemts pēc tehniskās apkopes komandas fiziskās pārbaudes un darbības vadītāja apstiprinājuma.

7. Kas ir būtisks drošībai, izmantojot mākslīgo intelektu urbšanas konstrukcijā?

• A) AI ieteikuma īstenošana tieši uz lauka
• B) Vibrācijas mērījumu izlaišana
• C) AI piedāvātā projekta pārbaude ar lauka mērījumiem, normatīvo ierobežojumu un pilnvarota spridzināšanas eksperta apstiprinājumu ✔
• D) Sprāgstvielu daudzuma fiksēšana ar AI noteikto maksimumu

Apraksts: Spridzināšana; Tas rada nopietnus drošības un regulējuma riskus, piemēram, vibrāciju, gaisa triecienu un lidojošus akmeņus. AI var izveidot dizaina skici un parametru ieteikumu; Tomēr galīgajam projektam ir jāiztur lauka mērījumi, normatīvie ierobežojumi un pilnvarota spridzināšanas eksperta (detonatora/atbildīgā) apstiprinājums.

8. Kāda ir tipiskā saistība starp “reģenerāciju” un “koncentrāta šķiru” minerālu apstrādē, un kas AI būtu jāatceras, to interpretējot?

• A) Abi vienmēr palielinās kopā
• B) Starp viņiem nav attiecību
• C) Attiecības ir nemainīgas un vienādas visās iekārtās
• D) parasti ir apgriezts līdzsvars (ienesīgums samazinās, pakāpei palielinoties); faktiskās vērtības ir jāpārbauda ar metalurģisko testēšanu un masas bilanci ✔

Paskaidrojums: Parasti, cenšoties iegūt augstāku koncentrētu šķirni, raža samazinās (šķiras un ražas bilance). AI var izskaidrot šo tendenci, taču faktiskās darbības vērtības ir jāapstiprina ar metalurģisko testēšanu un masas līdzsvaru; vispārējā tendence neaizstāj vietnei raksturīgo realitāti.

9. Kāds ir vispiemērotākais gandrīz garām/nelaimes gadījumu datu analīzes lietojums ar mākslīgo intelektu darba drošībā?

• A) Klasificējiet brīvā teksta ierakstus un izņemiet atkārtotus riska modeļus; Atstājiet lēmuma pieņemšanu DDVA ekspertam ✔
• B) Automātiski noteikt negadījumu vainīgo
• C) Darba pārtraukšanas rīkojumu deleģēšana AI
• D) gandrīz nokavētu ierakstu arhivēšana, tos nepārskatot

Apraksts: AI var klasificēt lielu daudzumu brīvā teksta ierakstu un ātri iegūt atkārtotus modeļus un riskantus apstākļus. Tomēr lēmums par darba pārtraukšanu, teritorijas evakuāciju vai pamatcēloņu tiek pieņemts DDVA eksperta un likumdošanas ietvaros; AI izvade ir ievade, nevis lēmums.

10. Kāpēc 'deformācijas ātruma paātrinājums' ir kritiska zīme radara/prizmas datos slīpuma monitoringā?

• A) Tas noteikti norāda, ka mērierīce ir bojāta.
• B) tas var vēstīt par progresīvu sakāvi; Agrīnās brīdināšanas un evakuācijas lēmums pieder ģeotehniskajam inženierim ✔
• C) Tas parāda, ka slīpums ir pilnīgi drošs
• D) Tas ir nozīmīgs tikai tad, ja ir nokrišņi, un to var ignorēt

Paskaidrojums: Pirms slīpuma atteicēm parasti tiek novērots pakāpenisks deformācijas ātruma (paātrinājuma) pieaugums; Tas var būt progresējošas neveiksmes pazīme. AI var izcelt tendenci, bet evakuācijas/agrās brīdināšanas lēmumu pieņem ģeotehniskā inženiera analīze un protokols.

11. Kāda ir visprecīzākā reakcija vides monitoringā uz “pārsnieguma” zīmi, ko AI atrod ūdens kvalitātes laikrindā?

• A) Ziņošana par mākslīgā intelekta rezultātu tieši valsts aģentūrai
• B) Ignorējiet brīdinājumu un turpiniet skatīties
• C) Pārbaudīt ar akreditētu laboratorijas rezultātu, normatīvo limitu un vides inženiera novērtējumu ✔
• D) Paļaušanās tikai uz AI un laboratorijas analīzes atcelšana

Apraksts: AI var savlaicīgi signalizēt par iespējamu pārkāpumu; Taču oficiālo atbilstības lēmumu pieņem pēc akreditētas laboratorijas analīzes, normatīvajos aktos noteiktajām robežvērtībām un vides inženiera vērtējuma. AI izvade ir pārbaudes brīdinājums, nevis juridisks/tehnisks lēmums.

12. Kāds ir visdrošākais veids, kā izvairīties no izdomātas (halucinācijas) atsauces iegūšanas, kad AI jautājat standarta klauzulas numuru, piemēram, JORC vai NI 43-101?

• A) Paļaujoties uz AI norādīto preces numuru
• B) Atkārtoti uzdodot to pašu jautājumu ar dažādiem vārdiem
• C) Skatoties uz emuāra ierakstu standarta vietā
• D) katras raksta atsauces atvēršana un apstiprināšana no pašreizējā standarta standarta teksta un apstiprinājuma saņemšana no kompetentas personas ✔

Paskaidrojums. Lai gan valodas modelis pareizi zina standarta nosaukumu, tas var izraisīt halucinācijas par raksta numuru un tekstu. Katra vielas atsauce ir jāatver un jāapstiprina no pašreizējā oficiālā standarta teksta, un galīgā atbilstība ir jāapstiprina kompetentajai personai (CP/QP).

13. Kāda ir vissvarīgākā pārbaude pirms mākslīgā intelekta rakstīta Python analīzes skripta palaišanas?

• A) koda nolasīšana un vienību/kolonnu atbilstības pārbaude, testēšana ar maziem zināmiem datiem un rezultāta ticamības pārbaude ✔
• B) Koda palaišana tieši visā datu kopā, to neizlasot
• C) Vienkārši redzēt, ka nav kļūdu, un pieņemt rezultātu
• D) Paļauties uz izvades grafiku, lai tas izskatās jauki.

Apraksts: AI kods var sajaukt vienības, pieņemt nepareizus kolonnu nosaukumus vai klusi izmest rindas. Ir svarīgi izlasīt kodu, pārbaudīt apjoma un kolonnu atbilstību, pārbaudīt ar nelielu zināmu datu daudzumu un pārbaudīt, vai rezultāts ir inženiertehnisks pamatots.

14. Kāda ir vislabākā rīcība privātuma ziņā, sniedzot ieguves datus mākoņa AI rīkam?

• A) Ielīmējiet visus neapstrādātos datus tādus, kādi tie ir
• B) Anonimizējiet kontekstu un notīriet sensitīvos rezerves/koordinātu/ražošanas datus un izmantojiet korporatīvo, politikām atbilstošu rīku ✔
• C) Pieņemot, ka faktisko koordinātu nodrošināšana ir būtiska rezultāta kvalitātei
• D) Privātuma politikas ignorēšana

Paskaidrojums: Rezerves skaitļi, licenču/koordinētu informācija un ražošanas dati ir sensitīvi komercnoslēpumu un tiesību aktu ziņā. Nepieciešams anonimizēt kontekstu, notīrīt īstās koordinātas un nosaukumus, izvēlēties korporatīvo/privātuma garantēšanas rīku un ievērot uzņēmuma politiku.