人工智能技术的发展速度如今比以往任何时候都快，这主要归功于人工处理的数据。人工智能极大地改变了人们工作的方式。甚至，人工智能通过增强人类的能力产生更大的影响。《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地提高了企业的绩效。
人机之间的成功协作可以增强彼此的优势，其中包括团队合作、领导力、创造力、速度、可扩展性和定量能力。
为了机器与人类之间的成功协作，人类需要发挥三个关键作用：
·训练机器执行特定任务。
·解释这些任务的结果。
·保持机器的负责任使用。
小手帕或者足够足够多的纸巾人工标记和数据标记是人工智能功能的重要方面，因为这有助于识别原始数据，并将其转换为更有意义的形式，以供人工智能和机器学习学习。人工智能需要处理数据以得出结论。
人工智能还需要持续的过程监控，以确保其错误被跟踪，并提高效率。例如，尽管自动驾驶汽车可以独立驾驶，但它可能无法像驾驶员那样记录周围环境。因此，如果车辆对人类或建筑物构成危险，则需要安全工程师跟踪这些汽车的运动和警报系统。
越来越多的企业正在采用人工智能和其他机器学习技术将他们的决策过程实现自动化，并捕捉新商机。然而，使用人工智能来自动化业务流程并不容易。企业可以使用数据标签，使人工智能系统能够准确地了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投入精力以帮助人工智能正确识别对象，其中包括数据数字化、自然语言处理、数据标记、视频注释和图像处理。
1.消除人为错误
许多人认为人工智能将取代人类智能，将这与事实相去甚远。人工智能有可能通过承担与大量数据的分析、钻探和剖析相关的任务责任来消除人为错误。
在人工智能时代，数据质量至关重要。数据的质量包括广泛的因素，其中包括准确性、完整性、一致性和真实性。然而，分析异构数据然后将其解释为一种或多种结构一直具有挑战性，其中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，输入数据需要人为因素。因此会出现大量错误，无法实现特定的数据质量。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。
2.更快更好的学习
尽管人工智能的主要目标是提高数据质量，但并非收集的所有数据都是高质量的。人工智能使用的算法可以筛选和处理大型数据集。但即使有了这些技术，系统偏见也是不可避免的。因此，需要对数据质量进行算法测试和训练。
3.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，还负责识别意外的数据模式，以避免丢失合法数据。此外，将确保无效数据不会影响结果。
4.人工智能和机器学习增强数据存储
当数据存储设备丢失时，其信息和数据就会丢失。然而，人工智能仍在不断发展，随着时间的推移，它将帮助收集和存储有用的信息。
5.数据类型质量评估
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点，因为它很容易针对不同的数据集和决策者的关注点进行更改。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。
許多企業正在進行數位轉型，並正在加入人工智慧和機器學習的行列。這導致了更大、更複雜的數據流，並對數據品質提出了挑戰。企業致力於投資人工智慧和機器學習技術，因為它們提供資料安全、保護和收集工具。
然而，向人工智慧和機器學習的轉變將需要人工智慧演算法程式設計中受過訓練的人為因素的參與。人工智慧將面向不同領域，包括機器人、自動調度和學習、通用智慧和電腦視覺等。為了使這些領域發展成熟，將需要產生和存取大量數據。
收集到的資料必須分解為人工智慧系統易於識別的格式。隨著人工智慧增強任務實現自動化，大數據將持續成長。如果企業還沒有投資人工智慧和機器學習，現在是時候了。但是，這個過程需要協同工作以確保資料品質的專家。
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