垃圾進、垃圾出:數(shù)據(jù)質(zhì)量在人工智能中的關(guān)鍵作用
世界上充斥著有關(guān)人工智能(AI)的討論。從自動駕駛汽車到個性化客戶體驗,人工智能的前景似乎是無限的。然而,這些技術(shù)奇跡的背后隱藏著一個不那么迷人但至關(guān)重要的因素:高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。如果沒有這一點,即使是最先進的人工智能系統(tǒng)也可能會失敗。
質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性
干凈的數(shù)據(jù)是任何成功的人工智能應用的基礎(chǔ)。人工智能算法從數(shù)據(jù)中學習;他們根據(jù)輸入的信息識別模式、做出決策并生成預測。因此,訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)質(zhì)量差可能有多種形式,從字段缺失的不完整數(shù)據(jù)、格式不匹配的不一致數(shù)據(jù)到與業(yè)務(wù)目標不相符的不相關(guān)數(shù)據(jù)。當這些數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)時,后果可能從輕微的不準確到嚴重的操作災難。不正確的預測可能會導致有缺陷的戰(zhàn)略決策,而有偏見的算法可能會導致聲譽受損和法律問題。因此,優(yōu)先考慮創(chuàng)建干凈的訓練數(shù)據(jù)的策略對于組織充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的潛力至關(guān)重要。
人工智能在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的作用
雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量問題看起來令人畏懼,但還是有希望的。受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響的人工智能技術(shù)也可以在增強數(shù)據(jù)質(zhì)量方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。人工智能驅(qū)動的自動化數(shù)據(jù)清理工具可以檢測并糾正數(shù)據(jù)中的異常情況。這些工具可以識別丟失的數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)不一致并輕松刪除冗余條目,從而提供每個數(shù)據(jù)點的單一、準確的視圖。此外,它們還擅長數(shù)據(jù)統(tǒng)一,將不同來源的數(shù)據(jù)無縫合并和協(xié)調(diào)為有凝聚力的、用戶友好的格式。人工智能將數(shù)據(jù)清理從一項艱巨的任務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€簡化的自動化流程。
人工審查人工智能先進算法所顯示的數(shù)據(jù)對于創(chuàng)建高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)至關(guān)重要。人類智能有效指導人工智能整理數(shù)據(jù)以實現(xiàn)最佳輸出。人工智能與人類專業(yè)知識之間的合作確保輸入人工智能模型的訓練數(shù)據(jù)具有最高的質(zhì)量,從而形成更強大、更準確的人工智能系統(tǒng)。通過在數(shù)據(jù)管理策略中采用人工智能和人類反饋,組織可以維護高質(zhì)量的數(shù)據(jù),從而大幅提高人工智能系統(tǒng)的性能。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品:從一開始就確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
避免不良數(shù)據(jù)陷阱的最佳方法是從一開始就確保其質(zhì)量。這就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的所在但是“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”這個術(shù)語經(jīng)常會引起混淆,導致對該定義有不同的解釋。為了使討論更加清晰,數(shù)據(jù)產(chǎn)品是一組可供消費的高質(zhì)量、值得信賴且可訪問的數(shù)據(jù),組織中的人員可以使用它們來解決業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。由業(yè)務(wù)實體組織、由領(lǐng)域治理的數(shù)據(jù)產(chǎn)品是最好的數(shù)據(jù)版本。它們是全面、干凈、精心策劃、持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,與客戶、供應商或患者等關(guān)鍵實體保持一致,人類和機器可以在整個企業(yè)中廣泛、安全地使用它們。由人工智能驅(qū)動的效率和人工監(jiān)督提供反饋的數(shù)據(jù)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)收集和管理中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。
作為人工智能革命的核心,數(shù)據(jù)質(zhì)量成為釋放人工智能全部潛力的萬能鑰匙。在追求數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程中,人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為解決方案應運而生,確保準確性和可靠性。對數(shù)據(jù)質(zhì)量的投資不是隨意的商業(yè)決策,而是對人工智能創(chuàng)新未來的重要承諾。避免“垃圾輸入,垃圾輸出”陷阱的關(guān)鍵不在于人工智能的復雜程度,而在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
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