人工知能の未来: 高品質の人間データ

人工知能テクノロジーは、主に人間が処理したデータにより、これまで以上に急速に発展しています。人工知能は人々の働き方を劇的に変えました。さらに、AI は人間の能力を拡張することで、より大きな影響を与えることができます。ハーバード ビジネス レビューの調査では、機械と人間の間の相互作用によりビジネス パフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。

人間と機械のコラボレーションが成功すると、チームワーク、リーダーシップ、創造性、スピード、拡張性、定量的能力など、互いの強みが強化されます。

人間はどのように機械と協力するのでしょうか?

機械と人間のコラボレーションを成功させるには、人間が 3 つの重要な役割を果たす必要があります。

· 特定のタスクを実行できるように機械をトレーニングします。

·これらのタスクの結果を説明してください。

·機械は責任を持って使用してください。

小さなハンカチまたは十分なペーパータオル 手動ラベル付けとデータラベル付けは、生データを特定し、人間が知能や機械学習で学習できるように、より意味のある形式に変換するのに役立つため、人工知能機能の重要な側面です。人工知能は結論を引き出すためにデータを処理する必要があります。

人工知能では、エラーを追跡して効率を向上させるために、プロセスを継続的に監視することも必要です。たとえば、自動運転車は単独で運転できますが、ドライバーと同じように周囲の状況を認識することはできない場合があります。したがって、安全技術者はこれらの車両の動きを追跡し、人や建物に危険をもたらす場合にはシステムに警告する必要があります。

意思決定プロセスを自動化し、新たなビジネスチャンスを獲得するために、人工知能やその他の機械学習テクノロジーを導入する企業が増えています。ただし、人工知能を使用してビジネス プロセスを自動化するのは簡単ではありません。企業はデータタグを使用して、AI システムが現実世界の環境や状況を正確に理解できるようにすることができます。

人々はヒューマンタグを通じて人工知能に参加できます。この困難なタスクには、データのデジタル化、自然言語処理、データのラベル付け、ビデオ注釈、画像処理など、AI がオブジェクトを正しく識別できるようにするための取り組みが必要です。

人工知能はデータ品質にどのような影響を与えますか?

1. ヒューマンエラーを排除する

多くの人は、人工知能が人間の知能に取って代わると信じていますが、これは真実とは程遠いものです。人工知能は、大量のデータの分析、掘削、分析に関連するタスクを担当することで、人的エラーを排除できる可能性があります。

人工知能の時代では、データの品質が非常に重要です。データの品質には、正確さ、完全性、一貫性、信頼性などの幅広い要素が含まれます。しかし、異種データを分析してそれを 1 つ以上の構造に解釈することは困難であり、最大の課題は依然として未知のデータの問題を早期に検出することです。

人工知能が出現する前は、データの入力には人間の要素が必要でした。その結果、大量のエラーが発生し、特定のデータ品質を達成できなくなります。幸いなことに、AI は人間の要素を排除し、データの品質を大幅に向上させます。

2. より速く、より良い学習

人工知能の主な目標はデータ品質を向上させることですが、収集されるすべてのデータが高品質であるわけではありません。人工知能は、大規模なデータセットを選別して処理できるアルゴリズムを使用します。しかし、これらのテクノロジーを使用したとしても、体系的なバイアスは避けられません。したがって、データ品質を確保するにはアルゴリズムのテストとトレーニングが必要です。

3. データ傾向の特定を強化して意思決定を支援する

人工知能と機械学習により、データ傾向を確実に特定できます。 AI は、ビジネス上の意思決定に必要なデータ パターンを解釈でき、また、正当なデータの損失を回避するために予期しないデータ パターンを特定する役割も担います。さらに、無効なデータが結果に影響を与えないことが保証されます。

4. 人工知能と機械学習によるデータ ストレージの強化

データ ストレージ デバイスが失われると、その情報とデータも失われます。ただし、AI は依然として進化しており、時間の経過とともに有用な情報の収集と保存に役立つようになるでしょう。

5. データ タイプの品質評価

データ品質を決定するためにさまざまな指標を使用できますが、さまざまなデータ セットやさまざまなデータ セットをターゲットにするのが簡単であるため、精度が主な焦点となります。意思決定者の懸念が変化します。データの品質は、人工知能と自動化された意思決定において非常に重要です。データの精度を評価するには、データの種類を識別してその精度を判断する必要があり、そのためにはデータ ソースを識別、解釈、文書化する必要があります。

概要

多くの企業がデジタル変革を進めており、人工知能と機械学習の流行に加わりつつあります。その結果、データ フローがより大きく、より複雑になり、データ品質に課題が生じます。企業は、データのセキュリティ、保護、収集ツールを提供する人工知能と機械学習テクノロジーに投資しています。

ただし、人工知能と機械学習への移行には、AI アルゴリズムのプログラミングに訓練を受けた人間の要素が関与する必要があります。人工知能は、ロボット工学、自動スケジューリングと学習、一般知能、コンピュータービジョンなど、さまざまな分野に向けられることになります。これらの分野が成熟するには、大量のデータを生成してアクセスする必要があります。

収集されたデータは、AI システムが容易に認識できる形式に分割する必要があります。 AI で強化されたタスクが自動化されるにつれて、ビッグデータは増加し続けます。企業がまだ人工知能と機械学習に投資していない場合は、今がその時です。ただし、このプロセスには、データの品質を確保するために協力して作業する専門家が必要です。

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