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現今的人工智能和機器人學習到了一個什么樣的程度

來源:CPDA數據分析師網 / 作者:數據君 / 時間:2020-03-27

通過人工智能和機器學習來利用機器和人類的力量

人工智能(AI)的含義很容易混淆和誤解-從類人機器人的想法到已經存在于我們移動設備中的簡單數字助手。那么什么是AI


從當今最先進的技術來講可以分為兩個大類

初代AI和真正AI。前者,也稱為窄幅AI”,是一系列技術,通常依賴于算法和已編程的響應來激發智能的基本方式,通常涉及指定的任務。每當您要求Alexa為您設置警報或打開燈時,都會在操作中看到弱AI。早起的AI是不摻雜任何的思考在里面,只是基于先前的培訓看似明智的回應。相對現今比較高科技的AI只能相比,真正的AI技術可以模仿我們的大腦來進行思考的人工智能技術。人工智能應該是一個可以進行自主思考的機器系統,通過對客戶的了解并根據這種理解做出一系列的自動決策。


目前在市面上遇到大多數的AI的種類都屬于最初的人工智能技術

我們正在隨著時間以及高科技的快速發展為實現未來真正的可以自主思考的人工智能一步步的邁進。數據分析師現今可以利用初代人工智能技術對數據進行有特定指令的收集、整理、過濾等工作,雖然人工智能還沒有發展到我們所想像的地步,但已經可以幫助數據分析師得到他們想要的東西,為數據分析師提供很好的技術支持服務。


機器學習算法已經達到了可以根據它們周圍的數據成功學習和執行的水平

其中有些算法(例如無監督的機器學習)無需進行顯式編程,從排序大量數據到在其中找到有用的模式,如今,使用ML算法可以讓CPDA數據分析師很短的時間內完成繁瑣的數據繁重的工作,這些工作可能要花費數據分析師數百個小時,這項技術已經在自動駕駛汽車,網絡安全技術等領域得到了應用,從而也為數據分析師搶奪了更多的時間,但這僅僅是開始,尤其是每秒生成數據的速率。


為什么要為數據分析師的業務使用人工智能和機器學習?

這個時代大數據的爆發增長,初代人工智能正逐漸融入自己的生活,數據分析師利用機器學習取決于大量數據來訓練算法,以便它們可以進行調整和改進。當今的很多企業擁有大量數據,并將繼續產生越來越多的數據。借助AIML,有可能利用這些數據來獲得僅憑人工分析就無法獲得的價值,從而通過新的見解和自動化來提高有效性和生產率,雖然高級人工智能還沒有實現,但是這種半人工智能可以為數據分析師完成之前繁瑣的數據收集、整理、清理的工作,讓數據分析師真正的把大部分時間放到他的技能(分析)上面,讓數據分析師發揮他的亮點。


在現代社會我們與技術聯系中還有哪些障礙

數據分析師可以將AI和機器學習應用于業務問題的分析中,可以增強我們數據分析的實力,也就是說尋找一個更好的武器來為我們的數據分析工作加把勁,從而使我們能夠獲得新見解并實現現有流程的自動化。


雖然這是一個很好工具但還是有很多障礙:

我們的數據量和復雜性,大數據時代數據增長的過快,其中很多數據都是屬于非結構化或半結構化的,簡單的來說就是很不規律的數據,并不是很有次序的數據,與我們使用關系數據庫中的結構化數據相比,理解和發現模式要困難得多。


數據分析師的數據準備工作

數據準備和確保良好的數據質量是實現AIML價值的關鍵挑戰之一。數據分析師在進行任何分析之前,至關重要的是探索和理解然后準備,格式化和清除數據。對于CPDA數據分析師來說,這是最密集,最手動的步驟,雖然基礎的數據已經可以借助機器學習的方式來完成,但是之前說到的一些規則以及對數據的要求還是需要我們自己手動完成設置,通常被認為占用了他們80%的時間。


許多工具和技術

數據分析師要想從AIML中獲得更多的價值,還是需要許多不同的步驟,工具和技術。由于必須移動,匯總和關聯來自不同工具和系統的數據,因此組織工作變慢。他們需要能夠使用單個平臺輕松管理機器學習并將其應用于實時生產環境的能力。


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