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2019年10月11日

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尽管AI是计算机科学领域中相当广泛的研究领域,但如今,大多数激动都集中在AI领域,即机器学习,尤其是深度学习。机器学习通过分析数据自行预测来训练算法来学习和预测问题的答案。正如我们上面讨论的那样,人工智能的前景取决于成功采用某些要素。成功实施AI的关键要素之一是干净,有代表性的大量历史数据。但是,除非您是拥有大量代表性数据的Google或Facebook,否则您将很难收集足以为机器学习技术提供所需推理以成为AI计划的有效推动力的历史数据。菠萝的海txt二级分销商城对企业有哪些优势呢?

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因此,要使AI正常工作,就需要提高数据准备,工程设计,扩充和上下文化的水平。

与大多数有关突破性技术的报告一样,该讨论也领先于当前的行业惯例。该构想在建议可行方案方面起到了有益的作用。但是,由于许多企业缺乏获得真正的AI和ML功能所必需的数据基础架构,因此完美生产的旅程也可能是如此抽象,以至于困扰着想要实现这一目标的人们。AI算法从数据中学习。为他们提供要解决的问题的正确数据至关重要。即使您拥有良好的数据,也需要确保其规模,格式以及有用的功能都包括在内。了解协作,可操作的数据准备管道所需的关键功能,以满足数据和业务分析师的需求。在《全球视野》一书的全球发布期间,作者和Meltwater首席执行官Jorn Lyseggen与AI专家一起讨论了数据为AI注入燃料的重要性,以及高管们需要使用AI输出进行决策以同时理解告知这​​些输出的数据并确保它尽可能全面和公正。

“人工智能是您的火箭,但数据是燃料。您可以拥有世界上最好的算法,一台令人惊叹的火箭,但是您将获得的数据范围就更大。数据是基础,数据就是人工智能。”香港AI学会主席,Rocketbots首席执行官Gerardo Salandra在香港发布会上说。同样,莫妮卡·罗加蒂(Monica Rogati)的“数据科学需求层次”是一座金字塔,显示了向生产系统添加智能的必要条件。菠萝的海txt二级分销商城最根本的是需要以正确的格式和系统以及正确的数量收集正确的数据。

AI和ML的任何应用都将仅与收集的数据质量一样好。

在不断增长的AI市场中,国际数据公司(IDC)预测,全球支出预计将以每年50%的速度增长,到2021年将达到576亿美元。企业领导者正在意识到在全球范围内实施AI战略的重要性。但是,仅仅引入AI驱动的工具还不够。您需要正确的数据输入菠萝的海txt二级分销商城以找到有价值的见解。

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