简介：本文的首席执行官注释将介绍有关人工智能如何提高数据质量的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
在1950年代，麦卡锡（McCarthy）将Datemouth命名为当时看起来独特的名字：人工智能夏季研讨会，“人工智能”的概念开始流向世界。
AI已经呆了半个多世纪，但近年来，AI突然爆发了。进行人工智能计划，AI茶馆，AI+医疗，AI+交通...
从有形到无形
人工智能技术，例如水和电力，深刻改变了我们的生活
华为主席Huo Houkun说：“我看不到这么多令人眼花and的东西，它只是反映了人工智能从有形到无形的，例如春雨和保湿，并改变了所有的生活。”
“人工智能无疑会在未来40年内影响人类的发展，并将为运输，金融，工业，能源和媒体等行业带来新的想法和新解决方案。未来。BAIDU董事长兼首席执行官中国人民政治咨询会议的国家委员会成员。
AI爆发的背后是什么？
人工智能领域中有一句话：那些拥有“数据”可以“人工智能”的人，那些可以发挥人工智能的人可以称为杠杆的先驱世界第四次工业革命。
为什么AI的开发与“数据”不可分割
数据是最基本的燃料。没有燃料，火箭AI就不可能直接冲入云端，并且商业登陆甚至无法触及。从自动驾驶到AI聊天和服务机器人，从面部识别到各种AI Edge着陆产品，数据是真正的“背后-Scenes Hero”，没有“数据”不是“ AI”。
但是，实际上，缺乏场景数据，数据质量和隐私安全问题的质量已成为人工智能领域AI数据的重要痛苦点。因此，AI的开发不仅是数据，而且是一个良好的数据：“高质量，准确，安全”。
直接达到行业需求，该项目更简单
人工智能的发展与数据的支持密不可分，并且与AI数据不可分割地制造“燃料”。人工智能的着陆还输入了数据和模型培训，并在标记和审查了在现场的模型培训，并在标记和审查了数据中的数据。如果您想在一个句子中定义人工智能与数据之间的关系，则可以说数据是人工智能的核心。尽管数据标签和审计行业位于人工智能的底层，但它是最关键的存在。该团队是检查数据并为机器提供高质量和精确的数据。
我们要做的就是这样一个简单的企业家项目。
如果开发中遇到的问题，则有很多因素，投资，政策和其他因素。在炼油术中，人工智能有三个关键要素：算法，计算能力和数据。角色。哈佛商业评论的一项研究表明，公司只有3％的数据符合基本质量标准，而近一半的数据质量问题导致了明显的负面业务后果。
PriceWaterhouseCoopers的最新报告指出，大型公司发现，劣等的客户和业务数据已准备多年，可能会使他们无法使用人工智能和其他数字工具来降低成本，无法增加收入并保持竞争力。
这个问题实际上在中国很普遍，后果也令人担忧。差的数据可能导致误导性结果。高质量数据对AI的重要性，无论是业务还是人工智能的发展过程，重要性是自我-Evident。高质量的数据可以确保人工智能的快速发展！
从当前的市场状况来看，几家代表性数据服务提供商以不同的态度进入食品，并在各自的领域开放了世界。模型和高质量的数据标签服务，为具有较高数据标准的公司贡献和输出解决方案，并遵守自我制造的数据标签基础和自定义的方案实验室。提供最安全，最准确的所有 - 过程集成的企业数据服务解决方案。
最后，我想说的是，人工智能的发展不仅是技术继续克服困难，而且高质量的数据可以更好地护送AI开发！
Wu Enda说，本指南是由他在Google的大脑，百度实验室和降落AI的多年经验完成的，这是对CEO在企业发展中最关心的问题的回应，即如何高度启动公司的人工智能项目并意识到人工智能的转变，吴恩达（Wu Enda）提供了“五步路线图”。
让我们看一下。
第一步。执行飞行员项目以获得关键成员的动力。
Wu Enda说，如果该公司有几个AI项目，那么最重要的是一个可以带来很多好处的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以帮助首席执行官一开始熟悉AI的思维，而且更多的是有利于说服投资者进一步跟进并允许相关的AI团队获得动力。
当Wu Enda领导Google Brain的Google Brain团队时，语音识别在Google中不是很重要，但他认为该项目非常有意义。因此，他选择了Google Speech Team作为第一个内部客户，最终大大提高Google的语音认可。该项目成功后，Google Brain团队获得了极大的动力。
一旦其他团队开始看到合作的成功，他们就可以吸引更多的内部客户。WuEnda的第二个内部客户是Google Map，它使用深度学习来提高地图数据的质量。”通过这两个成功的合作，我们逐渐建立人工智能项目的发展势头。”
第一步，Wu Enda的具体建议是，首先，必须提前进行全面的评估。在项目开始之前，请成为经验丰富的AI工程师，以对项目进行全面评估，以确保AI项目在技术上应该是可行的。其次，有必要阐明一个目标，以确保项目可以创造业务价值。
第二步是建立内部AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，许多发展的关键要点是从管理层开始公司的内部AI团队。尽管具有深刻的AI知识的外包团队可以在长期以来迅速帮助该公司在路上。Run，该公司仍然应该拥有自己的AI团队，这将更加有效。此外，如果某些项目仅在公司内部执行，他们还可以帮助公司建立自己的独特竞争优势。
Wu Enda表示，根据不同的技能组合，内部AI团队可以担任公司的首席技术人员，首席信息官或开发总监，甚至直接为专业AI专业的AI官员工作。该团队的核心责任应包括对该团队的支持。整个公司的人工智能力量；帮助不同部门的早期跨域AI项目；完成这些早期项目后，建立重复的流程以继续进行其他有价值的项目，等等。
Wu Enda还建议，许多公司将直接向CEO报告多个业务。但是，与AI团队一起，可以将AI技术集成到不同的部门中，以促进交叉乔布项目的实现。
第三步是为员工进行AI技能培训。
如今，没有公司拥有足够的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的任务。因此，首席执行官应注意公司员工的人工智能技术的种植。对于公司的每个员工，根据相关AI的说法对公司开发的知识，要求专业咨询公司开发代表团的定制课程。
例如，培训高管，让他们首先了解AI可以为企业做些什么，以做出合理的资源分配决策，并与负责AI项目的AI团队合作。负责培训部门的人员允许他们设置指导，分配资源，监视和跟踪AI项目的进度，并根据需要纠正它们以确保成功交付项目。
第四步是制定人工智能策略。
Wu Enda认为，人工智能策略将指导公司在创造价值的同时建立防御性护城河。因为一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI产生了更深入的了解，它可以确定AI可以在哪里创建最大值和关注这些字段。
一些高管认为，人工智能策略的制定应置于第一步。在吴恩达认为，在没有基本经验的情况下，大多数公司都无法制定周到的人工智能策略。此外，该公司的建设“防御性”护城河也将随着人工智能项目的开发而发展。因此，您应该选择一个成熟的策略。
他建议该公司应建立自己的高质量AI资产，这些资产基本上应与该策略一致，也就是说，AI可以使公司能够以新的方式建立自己的独特竞争优势。与Google和Google等领先的技术公司竞争，最好使用人工智能将扎根于特定行业，并努力成为该行业中的领先人工智能公司。”开发独特的人工智能功能将为您提供竞争力优势。由于AI如何影响公司的战略，因此它将取决于行业和特定情况。”
第五步是在内部和外部建立一个良好的通信渠道
Wu Enda提醒人们，人工智能将对公司的业务产生重大影响。如果它影响了公司的主要利益，则应运行沟通过程以确保一致性。作为首席执行官，请考虑以下关系：”
首先，投资者的关系。领先的人工智能公司（例如Google和Baidu）现在变得更加有价值，部分原因是他们的人工智能能力和人工智能对利润产生了影响对利润的影响。对投资者的明确说明，人工智能在您的公司中创造价值，描述公司不断增长的人工智能能力，并最终将制定一项周到的人工智能策略，这将帮助投资者更加客观地评估您的公司
其次，政府关系。对于高级监督行业，例如自动驾驶和医疗保健，公司必须学会说明您项目的价值和收益，这些项目可以带给行业或社会。这是建立信任和善意的重要一步。
第三，对用户的培训可能会给用户带来很大的好处，但要确保适当的营销和培养长期用户关系。
然后吸引和保留才华。为了使人工智能才华的稀缺性，一些强大的公司将对您吸引和保留才能的能力产生重大影响。因此，尝试显示公司AI项目的初步结果，并让优秀的AI工程师提供看到希望。
最后，内部交流。因为当今的社会仍然缺乏对人工智能的了解，尤其是普遍的人工智能已经超过了，人们有恐惧，不确定性和对AI的怀疑。许多员工也担心他们的工作将被人工智能取代。，明确的内部沟通不仅可以解释AI的发展策略，还可以解决此类员工的问题，这将减少公司不愿意在公司内采用人工智能技术的障碍。
首先，罗杰斯大学人力资源管理系的副教授杰西卡·迈特诺（Jessica Methot）认为，工作场所的友谊确实存在。在一项研究中，她提到这种涉及双重身份的人际交流是“多样化的关系”。精英每日更直接。如果您每天与同事一起工作，一起吃饭并一起聊天。实际上，您已经是非常亲密的朋友。
其次，研究还证明了工作场所的友谊很有价值。发表在“人格与社会心理学公告”杂志上的论文分析了26个工作场所工作的研究。结果表明，如果团队成员是朋友，表现将比那些不是朋友的人更好。另一个研究说，有40％的初创公司来自朋友合作伙伴。
此外，工作场所友谊还可以提高员工的工作满意度，减轻员工的压力，并带来信任和归属感。
但是，尽管工作场所的友谊是良好的，但它并不容易维持。主要困难是朋友属于社会规范，需要无条件的支持。工作场所属于市场规格。一般来说，不允许情感上的事情。这场冲突将使工作场所的友谊看起来不那么令人愉悦。
那么您如何处理工作场所的友谊？文章整合了一些观点并提供了一些建议。首先是私下朋友相处，并保持合理的工作距离。第二是提前讨论良好的原则。例如，如果意见存在差异，您是否想坦率地表达反对派？或可以共享哪些信息，无法在工作中共享哪些信息。这可以避免矛盾并减轻心理负担。三分之二，在同一层面保持友谊相对容易，而且很难与上级保持友谊。如果您觉得自己做得不好，可以撤退。第四个是，即使友谊很长一段时间不担心，“长期友谊”也很健谈。发展方向，个性和价值观以及职业计划可能会影响。
人工智能的发展正在如火如荼地进行，这引起了许多人学习人工智能的兴趣。当我们学习人工智能时，我们将接触到算法和数据，而人工智能由许多算法组成。因此，每个人都认为人工智能学习中的算法比数据更重要，但是这是真的吗？在本文中，我们将回答这个问题。
关于人工智能的许多文档和报告与关注机器学习算法不同，这将其视为最重要的部分。主流媒体似乎将算法等同于人脑。它们似乎传达了一个复杂算法的信息最终将超越人类的大脑并创造奇迹。当然，他们还强调“深神经网络”和“深度学习”，以及机器如何做出决定。人工智能，有必要聘请机器学习专家建立完美的算法。，它仍然会产生不符合期望的结果，这严重影响了人们对人工智能的印象。
当然，数据的重要性是上述内容。如果没有数据，就像在没有电池的情况下购买手机一样，手机的电池改编也不同。如果没有合适的电池，它将无法正常工作。在人工智能中，机器学习模型的培训数据越多，机器学习模型的准确性就越准确。这就像不断为手机充电，因此功率利用率的速率电池将继续增加。训练数据对机器学习模型比电池和手机更重要。因此，我们必须注意当我们进行人工智能工作时，即培训数据的质量和数量至少是与算法一样重要。有必要确保反映人工智能部署的计划和预算。这也是所有公司和公司都需要关注的东西。
在本文中，我们向您介绍，人工智能或算法中的数据很重要。实际上，两者都很重要。没有人比其他任何人都重要。在目前，公众对人工智能的误解主要是认为算法比数据更重要。因此，如果我们想学习人工智能，我们必须对待每个项目和每个知识的每个阶段。我希望本文可以为您提供帮助。
[简介] AI人工智能和大数据分析，这些都认为每个人都不陌生。最近，一些数据分析师发现并意识到强大的数据管理是预测和AI技术的核心基础。人工智能有潜力支持支持。功能强大的数据管理计划，解决人类有限的能力，无法准确分析和发现现代企业的巨大数据趋势。那么，我们为什么要说AI的关键要素是数据管理？让我们低头看。
人工智能和机器学习（ML）的早期采用者必须了解基本要求
为了确保所有项目的成功，不仅是实施内部数据计划的实施，该公司希望建立AI模型，但并不总是以强大的数据管理或创建强大的AI输出复杂性来实现这些目标对于AI输出所需的复杂性。保持一致，他们需要了解数据中的潜在偏差，以及是否有足够的数据来提供有效和可靠的结果。充分利用AI和ML，需要了解数据。需要什么相关的数据以及最终存在的内容。直接业务问题。
数据管理是新兴技术问题的核心
到目前为止，大多数组织都面临着一个或多个数据质量问题，但是流入企业的数据量使问题更加严重并增加了您的解决方案需求，因为随着更多流程的自动化，不准确地不准确数据将加倍。企业必须首先确定过去的管理数据。现在的位置以及如何到达它，包括开发强大的数据质量框架，可以随需求增长而增长。维护持续数据质量。
对于某些人来说，这意味着一次改进过程和集成数据一次
在整个组织统一之前，其他人涉及开始确定业务和流程挑战的主要利益相关者，确定他们联系的群体，如何使用数据以及如何使用数据以及如何在组织中流动，从早期开始年龄从小就从年轻开始，从小就从年轻开始，从小就从年轻开始，从小就从年轻开始，从小就从年轻开始，从小就从年轻开始。方法可能适合某些组织，但是随着公司扩展其数据管理方法，它也面临许多挑战。
输入关键手册输入，第三方的来源和组织的组织可能导致数据不准确或不匹配
这可能会影响每个部门共享，管理和存储其信息的方式。由于该小组可能有一种独特的方法来保存和识别数据，因此有些人可能会发现最简单的方法是将数据放在中心位置有限的规则。最后，其他团队更难确定关系和数据之间的价值。这就是为什么从一开始就参与的关键利益相关者，以了解整个企业整个企业中数据的互连以及如何使用数据的方式。这变得非常重要。
在适当各方的输入下，可以存储数据，以便可以用于解决业务问题，但不会与人员和流程分开
具有公司头衔的个人可能不会在数据收集和分析的困难问题上移动，但是允许他们参与流程很重要。发言技术首先将数据放在首位，迫使组织优先考虑数据管理。过去，AI大多是促进的，而不是大多数组织环境的一部分。许多人现在看到其价值。每个组织需要意识到，尽管物联网可以应用或分析预测模型，但许多技术和业务需求必须首先要满足。有时，新趋势的一般宣传将产生一个概念，即，实际采用是当前用法的自动扩展。但是，许多组织的现实是，使用这些新兴技术需要一定程度商业智能成熟度和正确的基础设施。
要使用AI和ML，您的组织必须确保以下所有条件：
1.成熟的BI环境和匹配技能组。在跑步前走路和跑步前爬行和学习的座右铭是描述创建AI模型所需的学习曲线的好方法。
2. AI可以学习的数据量。有效的结果（无潜在偏差）需要支持系统教学数据。
答案的复杂问题是不完整的
选择正确的模型需要传统分析中无法提供的AI智能。借助AI，ML和预测分析对于提高效率和维持竞争力而变得越来越重要。他们将继续处于前部和中央位置。致力于建立稳固基础的组织将从未来几年的投资中获得更多价值。首先，必须对数据抽屉进行整理。
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