人工智能的未来：高质量的人工数据

人工智能技术的发展速度比以往任何时候都要快，这主要得益于人工处理的数据。

人工智能极大地改变了人们的工作方式甚至，人工智能通过增强人类的能力产生了更大的影响《哈佛商业评论》的一项研究发现，机器和人类之间的互动显著提高了企业的绩效

成功的人机协作可以增强彼此的优势，包括团队合作，领导力，创造力，速度，可扩展性和量化能力。

人类如何与机器合作。

为了机器和人类之间的成功合作，人类需要扮演三个关键角色:

middot训练机器执行特定的任务。

middot解释这些任务的结果。

middot负责任地使用机器。

人工标记和数据标记是人工智能功能的重要方面，因为它们有助于识别原始数据，并将其转换为对人工智能和机器学习更有意义的形式人工智能需要处理数据才能得出结论

人工智能还需要持续的过程监控，以确保其错误得到跟踪，并提高效率比如，自动驾驶汽车虽然可以独立驾驶，但不一定能像驾驶员一样记录周围的环境因此，如果车辆对人或建筑物构成危险，安全工程师需要跟踪这些车辆的移动和报警系统

越来越多的企业正在采用人工智能和其他机器学习技术来自动化其决策过程，并捕捉新的商业机会可是，使用人工智能实现业务流程自动化并不容易企业可以使用数据标签，使人工智能系统能够准确理解现实世界中的环境和条件

人们可以通过人类标签参与人工智能这项艰巨的任务需要努力帮助人工智能正确识别物体，包括数据数字化，自然语言处理，数据标记，视频标注和图像处理

人工智能如何影响数据质量。

消除人为错误

很多人认为人工智能会取代人类智能，这与事实相差甚远人工智能有可能通过承担与大量数据的分析，钻探和分析相关的任务来消除人为错误

在人工智能时代，数据质量至关重要数据质量包括一系列因素，包括准确性，完整性，一致性和真实性可是，分析异构数据，然后将其解释为一种或多种结构始终是一个挑战，最大的挑战仍然是及早发现未知的数据问题

在人工智能出现之前，需要人为因素来输入数据所以会出现大量的错误，无法达到特定的数据质量幸运的是，人工智能消除了人为因素，从而显著提高了数据质量

学习更快更好。

虽然人工智能的主要目标是提高数据质量，但并不是所有收集的数据都是高质量的人工智能使用的算法可以过滤和处理大型数据集但即使有了这些技术，系统性偏差也是不可避免的因此，有必要通过算法对数据质量进行测试和训练

增强对数据趋势的识别，以帮助决策。

人工智能和机器学习确保识别数据趋势人工智能可以解释用于商业决策的数据模式，它还负责识别意外的数据模式，以避免丢失合法数据此外，还将确保无效数据不会影响结果

人工智能和机器学习增强了数据存储

当数据存储设备丢失时，其信息和数据将丢失可是，人工智能仍在发展，伴随着时间的推移，它将有助于收集和存储有用的信息

类型数据质量评估

虽然可以使用不同的指标来确定数据质量，但准确性是主要关注的问题，因为对于不同的数据集和决策者的关注，准确性很容易改变数据质量在人工智能和自动化决策中至关重要评估数据的准确性需要识别数据类型以确定其准确性，这需要识别，解释和记录数据源

摘要

许多企业正在进行数字化转型，正在加入人工智能和机器学习的行列这导致了更大和更复杂的数据流，并对数据质量提出了挑战企业致力于投资人工智能和机器学习技术，因为它们提供了数据安全，保护和收集工具

可是，向人工智能和机器学习的过渡将需要人工智能算法编程中训练有素的人类因素的参与人工智能将面临不同的领域，包括机器人，自动调度和学习，通用智能和计算机视觉为了使这些领域成熟，需要生成和访问大量数据

收集的数据必须分解成人工智能系统容易识别的格式伴随着人工智能增强任务的自动化，大数据将继续增长如果企业还没有投资人工智能和机器学习，那么现在是时候了可是，这一过程需要专家共同努力，以确保数据质量