最后，如何克服语言中固有的偏见，这个责任又该由谁来承担？
尽管几十年来，人工智能和机器学习一直在改变 利用力场分析提高数据管 着我们的世界，但去年这些技术比以往任何时候都受到更多的关注。随着世界继续采用 MLOps、负责任的机器学习和 NLP 等新技术和实践，这是一个激动人心的时 利用力场分析提高数据管 刻，让我们拭目以待人工智能的未来将如何发展。
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本文介绍了力场分析 (FFA) [1]，这是我们其中一位 (Tom) 多年来一直使用的一种工具，用于帮 WhatsApp 数据 理解和总结数据空间中多种因素的影响。我们的目标是为读者提供一个强大的工具，让他们在推进数据管理的过程中发现它很有用。在此过程中，我们介绍 大卫·康奈尔 所有者 了我们共同构建的 FFA，以帮助理解推动和限制业务价值的因素数据管理总的来说。 入了解如何提高商业价值（尽管大部分讨论超出了本文的范围）。
我们正在利用它来深
FFA 背后的基本思想是，一系列复杂的因素导致事物 所 澳大利亚电话号码 欲 发展成现在的样子。这里感兴趣的主题是“数据管理的商业价值”。一些因素会产生预期的结果——这些因素被称为“驱动力”。一些因素被称为“制约因素”，会导致不良结果。重要的是，这些因素可以相互强化。或者相互抵消。
这可能看起来很抽象，但是大多数人一旦看到 FFA 的构建就会欣赏其强大和优雅。