Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: hochwertige menschliche Daten

Die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt sich schneller als je zuvor, hauptsächlich aufgrund der von Menschen verarbeiteten Daten. Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, dramatisch verändert. Darüber hinaus kann KI eine größere Wirkung erzielen, indem sie die menschlichen Fähigkeiten erweitert. Eine Studie der Harvard Business Review ergab, dass Interaktionen zwischen Maschinen und Menschen die Unternehmensleistung deutlich verbessern.

Eine erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine fördert die gegenseitigen Stärken, zu denen Teamarbeit, Führung, Kreativität, Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und quantitative Fähigkeiten gehören.

Wie arbeiten Menschen mit Maschinen zusammen?

Für eine erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Maschinen und Menschen muss der Mensch drei Schlüsselrollen spielen:

·Maschinen trainieren, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

·Erklären Sie die Ergebnisse dieser Aufgaben.

·Gehen Sie verantwortungsvoll mit der Maschine um.

Ein kleines Taschentuch oder genügend Papiertücher. Manuelle Etikettierung und Datenkennzeichnung sind wichtige Aspekte der KI-Funktionen, da sie dabei helfen, Rohdaten zu identifizieren und sie in eine aussagekräftigere Form für KI- und maschinelle Lernstudien umzuwandeln. Künstliche Intelligenz muss Daten verarbeiten, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

KI erfordert außerdem eine kontinuierliche Prozessüberwachung, um sicherzustellen, dass Fehler nachverfolgt werden und die Effizienz verbessert wird. Ein selbstfahrendes Auto kann beispielsweise zwar unabhängig fahren, ist jedoch möglicherweise nicht in der Lage, seine Umgebung auf die gleiche Weise zu erfassen, wie es ein Fahrer kann. Daher müssen Sicherheitsingenieure die Bewegungen dieser Autos verfolgen und Systeme warnen, wenn sie eine Gefahr für Menschen oder Gebäude darstellen.

Immer mehr Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und andere Technologien des maschinellen Lernens, um ihre Entscheidungsprozesse zu automatisieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Automatisierung von Geschäftsprozessen ist jedoch nicht einfach. Unternehmen können Daten-Tags verwenden, um KI-Systemen zu ermöglichen, reale Umgebungen und Bedingungen genau zu verstehen.

Menschen können durch menschliche Tags an der künstlichen Intelligenz teilnehmen. Diese gewaltige Aufgabe erfordert Anstrengungen, um der KI bei der korrekten Identifizierung von Objekten zu helfen, einschließlich Datendigitalisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenkennzeichnung, Videoanmerkung und Bildverarbeitung.

Wie wirkt sich künstliche Intelligenz auf die Datenqualität aus?

1. Beseitigen Sie menschliche Fehler

Viele Menschen glauben, dass künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz ersetzen wird, was weit von der Wahrheit entfernt ist. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, menschliches Versagen zu eliminieren, indem sie die Verantwortung für Aufgaben im Zusammenhang mit der Analyse, Analyse und Zerlegung großer Datenmengen übernimmt. ​

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist die Datenqualität entscheidend. Die Qualität von Daten umfasst eine Vielzahl von Faktoren, darunter Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Authentizität. Allerdings war die Analyse heterogener Daten und deren anschließende Interpretation in eine oder mehrere Strukturen eine Herausforderung, wobei die größte Herausforderung nach wie vor die Früherkennung unbekannter Datenprobleme ist.

Vor dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz erforderte die Eingabe von Daten einen menschlichen Faktor. Dadurch kommt es zu einer Vielzahl von Fehlern und eine bestimmte Datenqualität kann nicht erreicht werden. Glücklicherweise eliminiert KI den menschlichen Faktor und verbessert so die Datenqualität deutlich.

2. Schnelleres und besseres Lernen

Obwohl das Hauptziel der künstlichen Intelligenz darin besteht, die Datenqualität zu verbessern, sind nicht alle erfassten Daten von hoher Qualität. Künstliche Intelligenz nutzt Algorithmen, die große Datenmengen durchsuchen und verarbeiten können. Aber selbst mit diesen Technologien ist eine systemische Voreingenommenheit unvermeidlich. Daher sind für die Datenqualität Algorithmentests und -schulungen erforderlich. ​

3. Verbessern Sie die Identifizierung von Datentrends, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stellen die Identifizierung von Datentrends sicher. KI kann Datenmuster für Geschäftsentscheidungen interpretieren und ist auch dafür verantwortlich, unerwartete Datenmuster zu identifizieren, um den Verlust legitimer Daten zu vermeiden. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass ungültige Daten keinen Einfluss auf die Ergebnisse haben. ​​

4. Durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbesserte Datenspeicherung

Wenn ein Datenspeichergerät verloren geht, gehen seine Informationen und Daten verloren. Die KI befindet sich jedoch noch in der Entwicklung und wird im Laufe der Zeit dabei helfen, nützliche Informationen zu sammeln und zu speichern.

5. Bewertung der Datentypqualität

Während verschiedene Metriken zur Bestimmung der Datenqualität verwendet werden können, steht die Genauigkeit im Vordergrund, da sie sich je nach Datensatz und Bedenken der Entscheidungsträger leicht ändern kann. Die Datenqualität ist bei künstlicher Intelligenz und automatisierter Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Um die Genauigkeit von Daten zu beurteilen, muss der Datentyp identifiziert werden, um seine Genauigkeit zu bestimmen. Dazu muss die Datenquelle identifiziert, interpretiert und dokumentiert werden.

Zusammenfassung

Viele Unternehmen befinden sich im digitalen Wandel und schließen sich dem Zug der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens an. Dies führt zu größeren, komplexeren Datenflüssen und stellt die Datenqualität vor Herausforderungen. Unternehmen investieren in Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, weil sie Tools für Datensicherheit, -schutz und -erfassung bieten.

Der Wandel hin zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erfordert jedoch die Einbeziehung geschulter menschlicher Elemente in die Programmierung von KI-Algorithmen. Künstliche Intelligenz wird auf verschiedene Bereiche ausgerichtet sein, darunter Robotik, automatische Planung und Lernen, allgemeine Intelligenz und Computer Vision. Damit diese Bereiche ausgereift sind, müssen große Datenmengen generiert und abgerufen werden.

Die erfassten Daten müssen in ein Format heruntergebrochen werden, das vom KI-System leicht erkannt werden kann. Big Data wird weiter zunehmen, da KI-gestützte Aufgaben automatisiert werden. Wenn Unternehmen noch nicht in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen investiert haben, ist es jetzt an der Zeit. Dieser Prozess erfordert jedoch Experten, die zusammenarbeiten, um die Datenqualität sicherzustellen.

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