인공지능의 미래: 고품질 인간 데이터

인공지능 기술은 주로 인간이 처리한 데이터로 인해 그 어느 때보다 빠르게 발전하고 있습니다. 인공지능은 사람들이 일하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 더욱이 AI는 인간의 능력을 강화함으로써 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. Harvard Business Review 연구에 따르면 기계와 인간 간의 상호 작용이 비즈니스 성과를 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다.

인간과 기계 간의 성공적인 협업은 팀워크, 리더십, 창의성, 속도, 확장성 및 정량적 역량을 포함하여 서로의 강점을 강화합니다.

인간은 어떻게 기계와 협력하나요?

기계와 인간 간의 성공적인 협업을 위해서는 인간이 세 가지 핵심 역할을 수행해야 합니다.

·기계가 특정 작업을 수행하도록 훈련합니다.

·이 작업의 결과를 설명하세요.

·기계를 책임감 있게 사용하십시오.

작은 손수건 또는 충분한 종이 타월 수동 라벨링과 데이터 라벨링은 원시 데이터를 식별하고 이를 AI 및 기계 학습 연구를 위한 보다 의미 있는 형식으로 변환하는 데 도움이 되기 때문에 AI 기능의 중요한 측면입니다. 인공지능은 결론을 내리기 위해 데이터를 처리해야 합니다.

AI에는 오류를 추적하고 효율성을 향상시키기 위해 지속적인 프로세스 모니터링도 필요합니다. 예를 들어, 자율주행차는 독립적으로 운전할 수 있지만 운전자와 같은 방식으로 주변을 등록하지 못할 수도 있습니다. 따라서 안전 엔지니어는 인간이나 건물에 위험을 초래할 경우 이러한 자동차의 움직임과 경고 시스템을 추적해야 합니다.

의사 결정 프로세스를 자동화하고 새로운 비즈니스 기회를 포착하기 위해 인공 지능 및 기타 기계 학습 기술을 채택하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 인공지능을 활용해 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것은 쉽지 않습니다. 기업은 데이터 태그를 사용하여 AI 시스템이 실제 환경과 조건을 정확하게 이해할 수 있도록 할 수 있습니다.

사람은 휴먼 태그를 통해 인공지능에 참여할 수 있습니다. 이 어려운 작업에는 데이터 디지털화, 자연어 처리, 데이터 라벨링, 비디오 주석 및 이미지 처리를 포함하여 AI가 객체를 올바르게 식별하도록 돕기 위한 노력이 필요합니다.

인공지능은 데이터 품질에 어떤 영향을 미치나요?

1. 인간의 실수를 제거하세요

많은 사람들은 인공지능이 인간의 지능을 대체할 것이라고 믿고 있는데 이는 사실과는 거리가 멀습니다. 인공지능은 대용량 데이터의 분석, 드릴링, 해부와 관련된 작업을 책임짐으로써 인간의 오류를 제거할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ​

인공지능 시대에는 데이터 품질이 중요합니다. 데이터의 품질에는 정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성 등 다양한 요소가 포함됩니다. 그러나 이질적인 데이터를 분석한 다음 이를 하나 이상의 구조로 해석하는 것은 어려운 일이며, 가장 큰 과제는 여전히 알려지지 않은 데이터 문제를 조기에 발견하는 것입니다.

인공지능이 출현하기 전에는 데이터를 입력하려면 인간의 요소가 필요했습니다. 결과적으로 많은 오류가 발생하고 특정 데이터 품질을 달성할 수 없습니다. 다행히 AI는 인간 요소를 제거하여 데이터 품질을 크게 향상시킵니다.

2. 더 빠르고 더 나은 학습

인공지능의 주요 목표는 데이터 품질을 향상시키는 것이지만 수집된 모든 데이터의 품질이 좋은 것은 아닙니다. 인공지능은 대규모 데이터 세트를 선별하고 처리할 수 있는 알고리즘을 사용합니다. 그러나 이러한 기술을 사용하더라도 시스템적 편견은 불가피합니다. 따라서 데이터 품질을 위해서는 알고리즘 테스트와 훈련이 필요합니다. ​

3. 의사 결정에 도움이 되도록 데이터 추세 식별을 강화합니다.

인공 지능과 기계 학습을 통해 데이터 추세 식별을 보장합니다. AI는 비즈니스 의사결정을 위해 데이터 패턴을 해석할 수 있으며, 합법적인 데이터 손실을 방지하기 위해 예상치 못한 데이터 패턴을 식별하는 역할도 담당합니다. 또한 잘못된 데이터가 결과에 영향을 미치지 않도록 보장됩니다. ​​

4. 인공지능과 머신러닝으로 강화된 데이터 저장

데이터 저장 장치가 분실되면 해당 정보와 데이터도 손실됩니다. 그러나 AI는 여전히 진화하고 있으며 시간이 지남에 따라 유용한 정보를 수집하고 저장하는 데 도움이 될 것입니다.

5. 데이터 유형 품질 평가

데이터 품질을 결정하는 데 다양한 측정항목을 사용할 수 있지만 정확도는 다양한 데이터 세트 및 의사결정자의 관심사에 따라 쉽게 변경될 수 있으므로 가장 중요한 초점입니다. 데이터 품질은 인공 지능과 자동화된 의사 결정에 매우 중요합니다. 데이터의 정확성을 평가하려면 데이터 유형을 식별하여 정확성을 결정해야 하며, 이를 위해서는 데이터 소스를 식별, 해석 및 문서화해야 합니다.

요약

많은 기업이 디지털 혁신을 진행하고 있으며 인공 지능 및 기계 학습 대열에 합류하고 있습니다. 이로 인해 데이터 흐름이 더 크고 복잡해지며 데이터 품질에 문제가 발생합니다. 기업은 데이터 보안, 보호 및 수집 도구를 제공하는 인공 지능 및 기계 학습 기술에 투자하고 있습니다.

그러나 인공 지능과 기계 학습으로의 전환에는 AI 알고리즘 프로그래밍에 훈련된 인간 요소의 참여가 필요합니다. 인공지능은 로봇공학, 자동 스케줄링 및 학습, 일반 지능, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야를 지향할 것입니다. 이러한 분야가 성숙해지기 위해서는 대량의 데이터가 생성되고 액세스되어야 합니다.

수집된 데이터는 AI 시스템이 쉽게 인식할 수 있는 형식으로 세분화되어야 합니다. AI로 강화된 작업이 자동화되면서 빅데이터는 계속해서 증가할 것입니다. 기업이 아직 인공지능과 머신러닝에 투자하지 않았다면 지금이 바로 적기입니다. 그러나 이 프로세스에는 데이터 품질을 보장하기 위해 협력하는 전문가가 필요합니다.

위 내용은 인공지능의 미래: 고품질 인간 데이터의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!