信不信由你，确实存在“好数据”和“坏数据”之分——尤其是在人工智能方面。更具体地说，仅仅拥有数据是不够的：需要区分“有用”和“不太有用”的数据。有时，数据必须立即丢弃，因为它的收集方式或地点、不准确或伪造的迹象以及其他危险信号。其他时候，数据可以先进行处理，然后用于人工智能开发。
仔细观察这一过程，就会发现我们收集和处理数据的能力与我们构建更智能的人工智能的能力之间存在着共生关系。数据和机器学习都为人工智能提供了动力，而人工智能又提供了更复杂的机器学习工具。这是一个完美的系统，对各种类型和规模的企业都有影响，更不用说统计学家和科学家了。
为什么存在“坏数据”且数量不足
为什么人工智能数据的质量值得质疑？难道 电报数据 拥有大量数据还不够吗？答案是否定的——这还不够。原因如下：
- 来自多个渠道的海量数据
- 数据收集地点的地理意义
- 多种文件类型以及结构化和非结构化数据
- 根据区域隐私限制不可接受的数据
- 在市场上购买的潜在假冒数据
机器学习是人工智能开发过程中使用的工具之一。外行人对机器学习的描述包括收集大量结构化数据，并用它来“训练”人工智能，使其根据已知参数观察和识别模式。在机器学习出现之前，我们大多数人都认为真正的人工智能只能通过精心、逐行的编码来实现，这种编码可以提前预见到所有可能发生的情况。我们现在发现，出于多种原因，这是一个错误。
这让我们再次想到，并非每种数据和数据源对于推动人工智能发展的机器学习算法来说都是有用的或质量足够高的——无论该人工智能应用的最终目的是什么。毕竟，当涉及到数据量时，收益很快就会递减：数据集只需要这么大，它才能真正代 或如何最好地监督跨境金融集团 表整体。但首先弄清楚“整体”是什么，这是机器学习的目的——而依赖大量重复或不准确的数据并不是建立背景和理解的好方法。
据专家介绍，汇编大量有用的数据需要大量的人工。数据科学领域的其他见解表明，数据质量差是IT 部门投资浪费的主要原因，也是企业对用于业务决策的企业级管理工具失去信任的重要原因。
因此风险很高。让我们更详细地了解一下为什么人工智能和高数据质量齐头并进。
数据质量与人工智能之间的关系是共生的
几乎所有产品类型的用户都比以往任何 巴西商业名录 时候都更关注这些产品的制造方式。自动化软件、商业智能平台、路线规划、地图和任何其他面向企业的 AI 应用程序的用户也是如此。用户对如何生产这些东西有一定的期望——也就是说，支持这些工具和见解的数据不是。