Comment l'intelligence artificielle générative contribue à optimiser l'ingénierie des données

Pour les entreprises, l'ingénierie des données est une méthode importante pour orienter le développement de produits en extrayant les commentaires des utilisateurs. Avec l’émergence de l’intelligence artificielle générative, de nombreuses entreprises tentent de l’utiliser pour optimiser plus profondément l’ingénierie des données afin d’améliorer la compétitivité fondamentale de leurs produits. Voyons ensuite comment l'IA générative peut aider à optimiser l'ingénierie des données

Aider au traitement des données : grâce à la formation, les ingénieurs peuvent utiliser l'intelligence artificielle générative pour classer et organiser des données complexes, et nettoyer régulièrement les données inutiles pour réduire la pression de stockage. De cette manière, la qualité globale des données peut être améliorée et des services de données plus précis peuvent être fournis pour une prise de décision ultérieure.

Conversion de code : il existe actuellement de nombreux langages de programmation courants lors de la migration de projets, une conversion de code de différents langages de programmation est souvent nécessaire. Ce processus prend beaucoup de temps et demande beaucoup de main-d'œuvre, et la précision est irrégulière, ce qui est très susceptible d'affecter le fonctionnement normal après la migration. L'intelligence artificielle générative peut accélérer la conversion du code et réduire les erreurs pendant le processus de traduction.

Génération de code : grâce à la formation, l'intelligence artificielle générative peut générer un contenu de code spécifié selon les exigences des ingénieurs, améliorer l'efficacité de l'écriture du code et réduire le taux d'erreur du code sous-jacent. Au cours de ce processus, les ingénieurs peuvent également effectuer des annotations et davantage de formations basées sur le contenu généré pour améliorer la qualité finale

Tests : l'intelligence artificielle générative peut tester plus efficacement les performances de tous les aspects du produit en fonction d'exigences spécifiques. Dans le même temps, cela peut également aider le produit à effectuer des ajustements ultérieurs et à réduire le temps consacré à la récupération et à la modification. De plus, les ingénieurs peuvent également l'utiliser pour créer des scénarios de test plus riches, effectuer davantage d'opérations visuelles sur des fonctions détaillées et améliorer la valeur finale.

Le développement continu de l'intelligence artificielle générative mènera sûrement l'ingénierie des données vers une voie plus efficace et plus intelligente, améliorant ainsi le niveau global de l'industrie et de la société.

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