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例如，您可以使用資料探勘、分析來從各種來源、類型或格式收集資料。您還可以使用資料清理、整合或增強來清理、轉換或標記 AI 解決方案的資料。您還可以使用資料品質、資料驗證或資料加密來確保 AI 解決方案的資料品質、相關性和安全性。模型開發。為 AI 解決方案設計、建構和測試 AI 模型並確保其準確性、性能和可靠性的過程。
例如，您可以使用機器學習、深度學習或 Whatsapp 數據庫 自然語言處理來設計、建構和測試適用於您的 AI 解決方案的 AI 模型。您也可以使用交叉驗證、超參數調整或模型選擇來最佳化 AI 解決方案的 AI 模型。您還可以使用準確性、精確度或召回率來衡量 AI 模型的準確性、性能和可靠性。
模型部署。為您的 AI 解決方案部署、整合和管理 AI 模型並確保其可擴展性、可用性和可維護性的流程。
例如，您可以使用雲端、邊緣或分散式運算來部署、整合和管理 AI 解決方案的 AI 模型。您還可以使用負載平衡、容錯或備份和復原來確保 AI 解決方案的 AI 模型的可擴展性、可用性和可維護性。
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解決方案交付。向您的客戶和利害關係人交付、啟動和行銷您的人工智慧解決方案，並確保其可用性、可訪問性和可取性。
例如，您可以使用聊天機器人、語音助理或虛擬代理向客戶和利害關係人交付、啟動和行銷您的 AI 解決方案。您還可以使用使用者介面、使用者體驗或使用者回饋來確保 AI 解決方案對客戶和利害關係人的可用性、可存取性和可取性。
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