人工智能技術(shù)的發(fā)展速度如今比以往任何時候都快，這主要?dú)w功于人工處理的數(shù)據(jù)。人工智能極大地改變了人們工作的方式。甚至，人工智能通過增強(qiáng)人類的能力產(chǎn)生更大的影響。《哈佛商業(yè)評論》的一項研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器和人類之間的互動顯著地提高了企業(yè)的績效。

人機(jī)之間的成功協(xié)作可以增強(qiáng)彼此的優(yōu)勢，其中包括團(tuán)隊合作、領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)造力、速度、可擴(kuò)展性和定量能力。

人類如何與機(jī)器協(xié)作？

為了機(jī)器與人類之間的成功協(xié)作，人類需要發(fā)揮三個關(guān)鍵作用：

·訓(xùn)練機(jī)器執(zhí)行特定任務(wù)。

·解釋這些任務(wù)的結(jié)果。

·保持機(jī)器的負(fù)責(zé)任使用。

小手帕或者足夠足夠多的紙巾人工標(biāo)記和數(shù)據(jù)標(biāo)記是人工智能功能的重要方面，因為這有助于識別原始數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為更有意義的形式，以供人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。人工智能需要處理數(shù)據(jù)以得出結(jié)論。

人工智能還需要持續(xù)的過程監(jiān)控，以確保其錯誤被跟蹤，并提高效率。例如，盡管自動駕駛汽車可以獨(dú)立駕駛，但它可能無法像駕駛員那樣記錄周圍環(huán)境。因此，如果車輛對人類或建筑物構(gòu)成危險，則需要安全工程師跟蹤這些汽車的運(yùn)動和警報系統(tǒng)。

越來越多的企業(yè)正在采用人工智能和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將他們的決策過程實現(xiàn)自動化，并捕捉新商機(jī)。然而，使用人工智能來自動化業(yè)務(wù)流程并不容易。企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)標(biāo)簽，使人工智能系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地了解現(xiàn)實世界中的環(huán)境和條件。

人們可以通過人類標(biāo)簽參與人工智能。這項艱巨的任務(wù)需要投入精力以幫助人工智能正確識別對象，其中包括數(shù)據(jù)數(shù)字化、自然語言處理、數(shù)據(jù)標(biāo)記、視頻注釋和圖像處理。

人工智能如何影響數(shù)據(jù)質(zhì)量？

1.消除人為錯誤

許多人認(rèn)為人工智能將取代人類智能，將這與事實相去甚遠(yuǎn)。人工智能有可能通過承擔(dān)與大量數(shù)據(jù)的分析、鉆探和剖析相關(guān)的任務(wù)責(zé)任來消除人為錯誤。?

在人工智能時代，數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的質(zhì)量包括廣泛的因素，其中包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和真實性。然而，分析異構(gòu)數(shù)據(jù)然后將其解釋為一種或多種結(jié)構(gòu)一直具有挑戰(zhàn)性，其中最大的挑戰(zhàn)仍然是及早發(fā)現(xiàn)未知的數(shù)據(jù)問題。

在人工智能出現(xiàn)之前，輸入數(shù)據(jù)需要人為因素。因此會出現(xiàn)大量錯誤，無法實現(xiàn)特定的數(shù)據(jù)質(zhì)量。幸運(yùn)的是，人工智能消除了人為因素，從而顯著提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.更快更好的學(xué)習(xí)

盡管人工智能的主要目標(biāo)是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但并非收集的所有數(shù)據(jù)都是高質(zhì)量的。人工智能使用的算法可以篩選和處理大型數(shù)據(jù)集。但即使有了這些技術(shù)，系統(tǒng)偏見也是不可避免的。因此，需要對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行算法測試和訓(xùn)練。??

3.增強(qiáng)對數(shù)據(jù)趨勢的識別以幫助決策

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)確保識別數(shù)據(jù)趨勢。人工智能可以解釋用于商業(yè)決策的數(shù)據(jù)模式，還負(fù)責(zé)識別意外的數(shù)據(jù)模式，以避免丟失合法數(shù)據(jù)。此外，將確保無效數(shù)據(jù)不會影響結(jié)果。??

4.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲

當(dāng)數(shù)據(jù)存儲設(shè)備丟失時，其信息和數(shù)據(jù)就會丟失。然而，人工智能仍在不斷發(fā)展，隨著時間的推移，它將幫助收集和存儲有用的信息。

5.數(shù)據(jù)類型質(zhì)量評估

雖然可以使用不同的指標(biāo)來確定數(shù)據(jù)質(zhì)量，但準(zhǔn)確性是主要關(guān)注點，因為它很容易針對不同的數(shù)據(jù)集和決策者的關(guān)注點進(jìn)行更改。數(shù)據(jù)質(zhì)量在人工智能和自動化決策中至關(guān)重要。評估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性需要識別數(shù)據(jù)類型以確定其準(zhǔn)確性，這需要識別、解釋和記錄數(shù)據(jù)源。?

總結(jié)

許多企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并正在加入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的行列。這導(dǎo)致了更大、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)流，并對數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了挑戰(zhàn)。企業(yè)致力投資人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，因為它們提供數(shù)據(jù)安全、保護(hù)和收集工具。

然而，向人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變將需要人工智能算法編程中受過訓(xùn)練的人為因素的參與。人工智能將面向不同領(lǐng)域，包括機(jī)器人、自動調(diào)度和學(xué)習(xí)、通用智能和計算機(jī)視覺等。為了使這些領(lǐng)域發(fā)展成熟，將需要生成和訪問大量數(shù)據(jù)。

收集到的數(shù)據(jù)必須分解為人工智能系統(tǒng)易于識別的格式。隨著人工智能增強(qiáng)任務(wù)實現(xiàn)自動化，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長。如果企業(yè)還沒有投資人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，那么現(xiàn)在是時候了。但是，這個過程需要協(xié)同工作以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的專家。