让人工智能技术在数据中优化
2020-06-03 来源:壹诺数科
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当前,来自五湖四海的人们都在通过移动互联网随时随地连接世界,人们晒美食、晒生活;企业直播卖货、“云端”会议、远程办公、机器人配送......这些不是科幻电影里的场景,而是当下大数据及人工智能技术时代的缩影。人们努力耕“云”,辛勤种“数”,互联网深度融入人们生活的方方面面,数据呈爆炸式增长,为数字经济发展注入新动能。


但是,对于整个数字经济而言,数据是基础,没有海量数据的喂养,互联网就是一个空架子,发挥不出任何技术效能,同时,数据是关键生产要素,是各项资源的核心载体。


那么,有了数据就能无往不利,所向披靡吗?答案当然是否定的。大数据时代,拥有庞大的数据量不再是制胜的关键,更重要的是以数据为切入点,挖掘分析背后的深层问题,并快速精准地提供数据化决策方案。

从实际操作中来看,火眼认真总结了数据化决策的三个关键点。


第一个层面是数据的采集与管理,我们对数据要进行收集和清理,这是一个硬件技术,做大数据分析常使用计算机或者信息科学的方法来完成。


第二个层面,对数据进行一些规律性的分析。通过对数据进行描述、可视化和预测,了解其背后规律的方法和模型,通常会使用专业的数据统计方法以及学习模型来完成。


第三个层面,人工智能决策,它代表的是一种基于数据科学不断推演迭代产生出来的更好结果的过程。综合运用机器学习,深度学习、自动学习等方式,快速高效处理数据,让机器更高效、更准确地完成一些本来需要由人来完成的工作,那么它需要做两件事情,第一件事情是需要用一个模型来告诉它要解决什么问题,第二件事情是需要给它一套算法来解决这个问题。


总的来说,壹诺数科认为,人工智能技术是从数据中提取价值,赋能决策的技术,但价值最终取决于用户的解读。通过数据挖掘、深度学习、特征建模等技术,洞察数据、精准预测,才能实现企业的高效运作,达到价值的增长。

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