数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等，高质量数据集对机器学习模型训练至关重要，企业数字化和数据治理水平也很重要。...
(more)商业银行面临IT运维困难和挑战，AIOps应用能够提高运维效率和质量，降低成本，支持数字化转型。AIOps建设分为三个阶段：准备阶段、面向应用阶段和进一步发展建设阶段。商业银行的AIOps建设主要以监控系统智能化、日志系统标准化、规范化为出发点，逐渐开展智能运维分析场景建设。...
(more)几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...
一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准，有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ？答：制定统一的数据标准 ：金融行业应制定一套统一的数据标准，包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定，以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...
文章介绍了场景驱动的CMDB数据治理经验分享，包括专岗负责、流程保障、数据融合、场景驱动和闭环运营等方面。重点强调了规范化流程、任务责任明确、数字化看板等工作方式，以及技术治理场景的价值驱动和闭环优化。...
(more)企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...
相同之处：1. 数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2. 数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3. 数据质...
在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...
在数据存储选型中，国产CPU的选择对于整体系统性能和兼容性是非常重要的因素之一。CPU作为数据存储设备的计算和控制核心，它的性能和特性将直接影响到数据存储系统的处理能力、响应时间和可靠性。以下是在数据存储设备选型时需要考虑的一些关键点：1、评估数据存储的性能需求，...
必须华为啊，华为存储成立之初，到现在已经有10年之久了，从客户的反馈及故障率来说，都算不错，相信华为，不会让你失望
