企业AI需要高数据质量才能成功

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无极4荣耀一级代理 企业AI需要高数


毫无疑问,人工智能已经取代大数据成为企业技术行业最受欢迎的新流行语。毕竟,Gartner在2017年对新兴技术的大肆宣传是有原因的。
 
虽然在最初的几十年里进展缓慢,但人工智能的进步在过去10年里迅速加快。有人说人工智能将增强人类,甚至可能使我们不朽;其他悲观人士表示,人工智能将导致冲突,甚至可能使我们的社会自动失去工作。尽管观点不同,但事实是,只有少数人能识别出人工智能到底是什么。今天,我们被微小形式的人工智能所包围,就像我们都拿在智能手机里的语音助手一样,我们并不知道或察觉这项服务的效率。从Siri到自动驾驶汽车,人工智能已经展现出许多前景,以及它能为我们的经济、个人生活和整个社会带来的好处。
 
现在的问题是企业将如何从人工智能中获益。但是,在企业或个人能够获得AI承诺提供的众多改进之前,他们必须首先从高质量、干净的数据开始。人工智能的成功依赖于准确、干净和经过验证的数据。
 
数据质量和智能必须携手并进
 
组织目前使用数据来提取大量的信息资产,以帮助进行战略规划。战略计划决定了组织的未来,以及it如何在日益激烈的竞争中发挥作用。考虑到数据的重要性,低质量信息所带来的潜在影响确实令人生畏。事实上,不良数据每年给美国带来约3万亿美元的损失。
 
最近,我有幸采访了Talend公司的Nicholas Piette和Jean-Michel francoend,这是一家领先的大数据和云集成公司。尼古拉斯·皮耶特(Nicholas Piette)是Talend的首席布道师,他已经与集成公司合作了九年,并在Talend工作了一年多。
 
当被问及数据质量和人工智能之间的联系时,尼克·皮耶特(Nick Piette)权威地回答说,两者缺一不可。数据质量和人工智能携手并进,数据质量的存在对于人工智能不仅是准确的,而且是有效的至关重要。
 
5 R的
 
为了更好地理解数据质量的概念以及如何影响人工智能,无极4荣耀一级代理Nick使用了five R的方法。他提到他从他在麻省理工学院的教授David Shrier那里学到了这个方法。Nicholas提到的五个R包括:
 
相关性
 
近因
 
范围
 
鲁棒性
 
可靠性
 
如果你用来推动你的人工智能驱动计划的数据勾选了这些R中的每一个,那么你就有了一个正确的开始。所有这五个因素都具有特殊的重要性,但相关性高于其他因素。你所拥有的任何数据都应该与你所做的有关,并且应该作为一种指导,而不是一种威慑。
 
我们可能会达到这样一个临界点,即我们手边大量涌入的数据太多,以至于我们无法意识到其中哪些元素是真正有用的,哪些是一次性的。这就是数据准备就绪概念的切入点。拥有大量的历史数据有助于提取模式和预测导致不良结果的周期性行为或重新设计过程。然而,随着企业不断提高对实时引擎和应用程序的使用,数据的易用性(即最容易获得或最近可用的信息)变得越来越重要。您所应用的数据应该是最近的,并且应该具有复制现实的数字。
 
人工智能用例:医疗保健
 
当被问及当今在工作中使用人工智能的最佳例子时,尼克表示,他认为人工智能在医疗领域的应用是迄今为止使用人工智能所取得的成就以及更多公司可以利用这项技术做什么的一个光辉例子。
更具体地说,尼克说:
 
“如今,医疗专业人士正在使用人工智能技术来确定个人心脏病发作的几率,或预测心脏病。人工智能现在已经准备好帮助医生,帮助他们用以前无法做到的方式诊断病人。”
 
我们对人工智能算法的理解或解释决定了人工智能在医疗领域的应用。这是真实的,不管它目前的荣誉。因此,如果一个人工智能系统提出的新见解与我们目前的理解“格格不入”,那么最终用户通常很难“信任”这种分析。尼克认为,社会能够真正信任和理解人工智能算法所提供的结果的唯一方法是,我们知道这些分析的核心是高质量的数据。
 
面向质量的数据
 
Nicholas Piette补充说,确保数据质量是所有希望实现人工智能的公司绝对必要的先决条件。关于这一点,他说了以下几句话:
 
“如果事先没有扎实的努力来改善用于推动应用程序的数据质量,那么100%的人工智能项目都有可能失败。”在我看来,不努力确保你所使用的数据是绝对准确和可信的,这表明人工智能在回答或做什么方面的目标并不明确。我理解承认这一点可能很难,但是如果没有预先处理数据质量要求,那么在发现错误之前,已经造成了很大的损害。所以要确保它是最重要的。”
 
Nick还指出,听说他们有数据问题对组织来说并不容易消化。他还略带幽默地说,“告诉一家公司它有数据问题,就像告诉某人他们有个丑孩子一样。”但是解决问题的唯一方法是首先意识到你有一个问题,并且愿意花时间去解决它。
 
第一步是识别
 
在提到这些公司无法意识到自己存在问题时,Nicholas指出,在他合作过的公司中,超过一半的公司在问题被指出之前并不认为自己存在数据问题。一旦指出,他们就有了啊哈!的时刻。
 
Nick Piette进一步表达了他的观点,无极4荣耀一级代理如果人工智能在未来能够准确地说出它是如何得出答案的,以及得出这个结论的计算过程,那将是非常棒的。在此之前,数据质量和人工智能并行运行。人工智能的成功只会来自输入数据的准确性。
 
“如果你想成功,你必须花更多的时间在数据上,而不是人工智能上。”
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