在企业中采用人工无极4荣耀加盟智能的挑战

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在过去的十年里,围绕人工智能的讨论掀起了轩然大波,并获得了更多的关注。企业正在努力采用人工智能来开发其潜力,但它也面临着挑战。
 
人工智能现在是商界讨论的热门话题,谷歌、Netflix、亚马逊等巨头都从人工智能解决方案和机器学习算法中获益颇多。不仅是大型企业,还有中小型企业。
 
事实上,到2025年,全球人工智能市场预计将达到近1260亿美元,这是一个巨大的市场。无极4荣耀加盟
 
企业面临着采用人工智能解决方案以领先的压力。大量的文章证明了在商业实践中集成人工智能的重要性。因为人工智能已经被证明有利于企业的成功运营。
 
埃森哲的一份报告显示,人工智能可以使商业生产率提高40%,盈利能力提高38%。
 
然而,我们不能无视人工智能给企业带来的挑战。这些挑战使得成功整合人工智能的想法似乎遥不可及,甚至难以实现。
 
一份Alegion的调查报告称,近8 / 10的企业组织目前从事的AI和ML项目已经陷入停滞。
 
同样的研究还显示,81%的受访者承认用数据训练人工智能的过程比他们预期的要困难。
 
这表明,对企业采用人工智能的期望可能与现实不同。
 
以下是企业在实现人工智能过程中面临的7大挑战。
 
1. 数据的挑战
 
我打赌你已经看到了,因为人工智能大量依赖数据。
 
 
 
然而,人工智能所需的数据可能会出现很多问题。数据的数量、数据的收集、数据的标签和数据的准确性等因素开始发挥作用。
 
因为,对于成功的人工智能解决方案,数据的质量和数量都很重要。AI需要大量的数据来实现最佳性能,并且需要一个精炼的数据集来实现精确的预测。无极4荣耀加盟
 
根据O 'Reilly 2019年的一份报告,数据问题是人工智能应用障碍中第二高的百分比。
 
人工智能模型只能按照所提供的数据标准运行,不能超出所提供的数据。
 
企业面临着不同的数据挑战,让我们从数据量开始。
 
的数据量
 
人工智能做出智能决策所需的数据量令人难以理解。
 
毫无疑问,企业现在产生的数据比以前更多,但问题是,企业有足够的数据来满足人工智能吗?
 
企业没有足够的数据来满足人工智能的需求,尤其是在考虑到隐私和安全问题,数据收集受到限制的情况下。
 
同样的报告显示51%的受访者表示他们没有足够的数据。
 
这对大多数企业的数据基础设施构成了挑战。企业现在需要比平常生成更多的数据
 
要解决这个问题,企业应该问:它们目前的数据量是否足以用于人工智能模型?他们如何产生更多的数据?
 
企业需要知道他们目前的数据采集和获取更多数据的方式来匹配他们的AI模型需求。
 
企业可以通过使用Knoema等外部数据源获取更多数据,Knoema提供了1亿个时间序列数据集。此外,使用精心创建的合成数据也很有帮助。
 
将企业当前产生的数据量与人工智能的需求进行比较,将为数据扩展的想法打开大门。
 
收集的数据
 
有相当多的问题随之而来的数据收集。
 
不准确的答案、不充分的代表、偏见的观点、漏洞和数据的不确定性等问题是影响人工智能决策的主要因素。
 
例如,人工智能偏见的争议已经引发了严重关切。
 
Gartner预测,85%的人工智能项目会由于数据、算法、管理团队等方面的偏差而产生错误的结果。
 
人工智能对女性、有色人种等存在偏见,这引发了强烈抗议。然而,人工智能并不是有意识的,也不能形成意见,它只是根据现有的数据行动。
 
所以这是人的错,因为数据是人提供的,人会有偏见,有成见。
 
这通常是由于数据收集的方式,收集的数据不能代表每个人。
 
这限制了人工智能可以使用的数据的丰富程度,导致做出不准确的决定。
 
ML模型需要无错误的数据集来为成功的AI解决方案提供准确的预测。
 
企业必须采用有效的技术和流程来收集数据。
 
标签的数据
 
AI依靠ML的监督学习来得出结论。因此,需要对数据进行标签、分类和校正,才能使用AI模型。
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