L'avenir de l'intelligence artificielle : des données humaines de haute qualité

La technologie de l'intelligence artificielle se développe plus rapidement que jamais, principalement grâce aux données traitées par l'homme. L’intelligence artificielle a radicalement changé la façon dont les gens travaillent. Plus encore, l’IA peut avoir un impact plus important en augmentant les capacités humaines. Une étude de la Harvard Business Review a révélé que les interactions entre les machines et les humains améliorent considérablement les performances des entreprises.

Une collaboration réussie entre les humains et les machines renforce les forces de chacun, notamment le travail d’équipe, le leadership, la créativité, la rapidité, l’évolutivité et les capacités quantitatives.

Comment les humains collaborent-ils avec les machines ?

Pour une collaboration réussie entre les machines et les humains, les humains doivent jouer trois rôles clés :

·Former les machines à effectuer des tâches spécifiques.

·Expliquez les résultats de ces tâches.

·Utilisez la machine de manière responsable.

Un petit mouchoir ou suffisamment de serviettes en papier L'étiquetage manuel et l'étiquetage des données sont des aspects importants des capacités de l'IA, car ils permettent d'identifier les données brutes et de les transformer en une forme plus significative pour l'étude de l'IA et de l'apprentissage automatique. L’intelligence artificielle doit traiter les données pour tirer des conclusions.

L'IA nécessite également une surveillance continue des processus pour garantir que ses erreurs sont suivies et que l'efficacité est améliorée. Par exemple, même si une voiture autonome peut conduire de manière indépendante, elle n’est peut-être pas en mesure d’enregistrer son environnement de la même manière qu’un conducteur. Par conséquent, les ingénieurs de sécurité sont tenus de suivre les mouvements de ces voitures et d'alerter les systèmes s'ils présentent un danger pour les personnes ou les bâtiments.

De plus en plus d'entreprises adoptent l'intelligence artificielle et d'autres technologies d'apprentissage automatique pour automatiser leurs processus décisionnels et saisir de nouvelles opportunités commerciales. Cependant, utiliser l’intelligence artificielle pour automatiser les processus métiers n’est pas chose aisée. Les entreprises peuvent utiliser des balises de données pour permettre aux systèmes d'IA de comprendre avec précision les environnements et les conditions du monde réel.

Les gens peuvent participer à l'intelligence artificielle grâce à des tags humains. Cette tâche ardue nécessite des efforts pour aider l’IA à identifier correctement les objets, notamment la numérisation des données, le traitement du langage naturel, l’étiquetage des données, l’annotation vidéo et le traitement des images.

Comment l'intelligence artificielle affecte-t-elle la qualité des données ?

1. Éliminer l'erreur humaine

Beaucoup de gens pensent que l'intelligence artificielle remplacera l'intelligence humaine, ce qui est loin de la vérité. L’intelligence artificielle a le potentiel d’éliminer l’erreur humaine en assumant la responsabilité des tâches liées à l’analyse, au forage et à la dissection de grandes quantités de données. ​

À l’ère de l’intelligence artificielle, la qualité des données est cruciale. La qualité des données englobe un large éventail de facteurs, notamment l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et l’authenticité. Cependant, analyser des données hétérogènes, puis les interpréter dans une ou plusieurs structures, s'avère un défi, le plus grand défi restant la détection précoce des problèmes de données inconnus.

Avant l’avènement de l’intelligence artificielle, la saisie des données nécessitait un élément humain. En conséquence, un grand nombre d’erreurs se produisent et une qualité de données spécifique ne peut être obtenue. Heureusement, l’IA supprime l’élément humain, améliorant ainsi considérablement la qualité des données.

2. Un apprentissage plus rapide et meilleur

Bien que l'objectif principal de l'intelligence artificielle soit d'améliorer la qualité des données, toutes les données collectées ne sont pas de haute qualité. L’intelligence artificielle utilise des algorithmes capables de filtrer et de traiter de grands ensembles de données. Mais même avec ces technologies, les biais systémiques sont inévitables. Par conséquent, des tests d’algorithmes et une formation sont nécessaires pour la qualité des données. ​

3. Améliorer l'identification des tendances des données pour aider à la prise de décision

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique garantissent l'identification des tendances des données. L'IA peut interpréter les modèles de données pour les décisions commerciales et est également chargée d'identifier les modèles de données inattendus pour éviter de perdre des données légitimes. De plus, il sera assuré que les données invalides n'affecteront pas les résultats. ​​

4. Stockage de données amélioré par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Lorsqu'un périphérique de stockage de données est perdu, ses informations et ses données sont perdues. Cependant, l’IA continue d’évoluer et contribuera à collecter et à stocker des informations utiles au fil du temps.

5. Évaluation de la qualité des types de données

Bien que différentes mesures puissent être utilisées pour déterminer la qualité des données, l'exactitude est l'objectif principal car elle peut facilement changer en fonction de différents ensembles de données et des préoccupations des décideurs. La qualité des données est essentielle à l’intelligence artificielle et à la prise de décision automatisée. L'évaluation de l'exactitude des données nécessite d'identifier le type de données pour déterminer leur exactitude, ce qui nécessite d'identifier, d'interpréter et de documenter la source de données.

Résumé

De nombreuses entreprises entreprennent une transformation numérique et rejoignent le train de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Cela se traduit par des flux de données plus importants et plus complexes et pose des problèmes en termes de qualité des données. Les entreprises investissent dans les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique car elles fournissent des outils de sécurité, de protection et de collecte des données.

Cependant, la transition vers l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique nécessitera l'implication d'éléments humains formés dans la programmation des algorithmes d'IA. L'intelligence artificielle sera orientée vers différents domaines, dont la robotique, la planification et l'apprentissage automatiques, l'intelligence générale et la vision par ordinateur. Pour que ces domaines mûrissent, de grandes quantités de données devront être générées et accessibles.

Les données collectées doivent être décomposées dans un format facilement reconnaissable par le système d'IA. Le Big Data continuera de croître à mesure que les tâches améliorées par l’IA seront automatisées. Si les entreprises n’ont pas encore investi dans l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, c’est le moment. Cependant, ce processus nécessite des experts qui travaillent en collaboration pour garantir la qualité des données.

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