导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何提高数据质量的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能与智能人工，AI的发展离不开数据做支撑
上个世纪五十年代，麦卡锡当时为达特茅斯会议命名了一个在那时看起来别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会，由此“人工智能”这个概念开始走向世界。
半个多世纪以来AI一直不温不火，但近几年AI突然爆发，围棋人工智能程序、AI茶馆、AI+医疗、AI+交通......
从有形到无形
AI技术像水和电一样，深刻改变我们的生活
华为轮值董事长胡厚昆说：“看不到那么多炫的东西了，恰恰反映人工智能从有形化为无形，像春雨润物细无声，改变了各行各业。”
“人工智能无疑会影响未来40年人类发展进程，将给交通、金融、工业、能源、媒体等行业带来数字化升级的新思路和新解法，甚至已经开始重塑行业面貌，进而影响人类 社会 的未来。”全国政协委员、百度董事长兼首席执行官李彦宏如是说。
AI爆发的背后靠的是什么？
在人工智能领域流传着这样一句话：得“数据”者，得“人工智能”，而能将人工智能玩转的，便能称的上是撬动世界第四次工业革命的先锋了。
为什么AI的发展离不开“数据”
数据是最基本的燃料，没有燃料，AI这艘火箭是不可能直冲云霄，而商业落地更是遥不可及的梦。从自动驾驶到AI聊天、服务机器人，从人脸识别到各类AI边缘落地化产品，数据是真正的“幕后英雄”，无“数据”不“AI”。
但实际上场景数据缺失、数据质量良莠不齐，以及隐私安全问题等成为了人工智能领域AI数据面临的极大痛点，因此AI的发展不仅是要有数据，更多的是有一个好的数据：“高质、精准、安全”。
直击行业需求，项目更简单
人工智能的发展离不开数据的支撑，更离不开AI数据做“燃料”。人工智能的落地，也是在前期通过大量的人工对数据进行标注、审核后，将适应于场景的数据投入到测试以及模型训练中的。如果要用一句话定义人工智能和数据的关系，可以说：数据是人工智能的核心要义，数据标注与审核行业虽处于人工智能领域的最底层却又是最为关键的存在，一支成功的审核团队，就是为数据进行把关，将高质精准的数据提供给机器。
我们要做的，就是这样一个简简单单的创业项目。
人工智能技术发展有哪些难题?
如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！
2019-01-09
吴恩达说，这个指南是他通过在谷歌大脑，百度实验室以及Landing AI的多年经验整合完成的。针对CEO在企业发展中最关心的问题，也就是如何为公司高效开启人工智能项目、实现人工智能转型，吴恩达给出一个 “五步骤路线图”。
我们具体来看一下。
第一步，.执行试点项目，让关键成员获得动力。
吴恩达说，如果公司有好几个AI项目的话，最重要的，不是能带来大量收益的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以在一开始帮助CEO熟悉AI思维，也更有利于说服投资人进一步跟进，让相关的AI团队获得动力。
吴恩达在领导谷歌大脑Google Brain团队时，语音识别在谷歌并不是非常重要，但他判断这个项目非常有意义。所以他选择Google Speech团队作为第一个内部客户，最终让Google的语音识别的准确率大大提高。项目成功后，谷歌大脑团队获得了非常大的动力。
而且一旦其他团队开始看到合作的成功，就能够获得更多内部客户。吴恩达的第二个内部客户是 谷歌地图，它用深度学习来提高地图数据的质量。“通过这两次成功的合作，我们逐步建立人工智能项目的发展势头。”
在第一步中，吴恩达的具体的建议是，首先，要提前做好全方位评估。在项目开始前，请经验丰富的AI工程师，对项目进行全方位评估，确保AI项目在技术上应该是可行的。现在太多的公司仍在使用AI技术开展一些不切实际的项目；其次，是要明确一个目标，保证项目可以创造商业价值。
第二步，建立公司内部的AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，很多发展的一个关键点将会是，从管理层开始建立一支公司内部的AI团队。尽管拥有渊博的AI知识的外包团队能够帮公司快速上路，但长期来看，公司还是应该有一支自己的AI团队，这样会更加有效率。而且，一些项目如果只在公司内部进行，还可以帮公司建立自己独特的竞争优势。
吴恩达说，跟据不同的技能组合，这支内部的AI团队可以为公司的首席技术官，首席信息官或开发总监工作，甚至可以直接为专门的首席AI官工作（CAIO Chief AI Officer）工作。这支团队的核心责任应该包括，为整个公司的人工智能力量提供支持；帮助不同部门的早期跨领域AI项目；完成这些早期项目后，建立可以重复的流程来持续进行其它有价值的项目等等。
吴恩达还建议，很多公司会把多个业务直接汇报给CEO。但有了AI团队后，可以把AI技术融进不同部门，来推动跨职能项目的实现。
第三步，对员工进行AI技能培训。
今天，没有哪家公司拥有充足的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的工作。所以，CEO们应该注重公司员工的人工智能技术培养。可以针对公司的每个员工，根据适用公司发展的相关的AI知识，请专业的咨询公司为团对开发定制课程。
比如，培训高管，让他们先了解AI可以为企业做些什么，从而能做出合理的资源分配决策，并和负责AI项目的AI团队协作。培训部门负责人，让他们能够为AI项目设定方向，分配资源，监控和跟踪进度，并根据需要进行更正，以确保成功交付项目。
第四步，制定人工智能战略。
吴恩达认为，人工智能战略将引导公司在创建价值的同时，建立可防御的护城河。因为，一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI形成了更深的理解后，就能确定AI可以在哪些地方创造最大的价值，并且把资源集中在这些领域。
一些高管会认为，制定人工智能战略应该放在第一步。但在吴恩达看来，在缺乏基本经验的情况下，大多数公司并不能制定出深思熟虑的人工智能战略。而且，公司建造“防御性护城河“的方式，也会随着人工智能项目的发展而发展。所以，应该选好时机制定成熟的战略。
他建议公司应该构建自己的优质AI资产，这些资产基本上要和战略保持一致，那就是，AI能使公司以新的方式建立自己独特的竞争优势。比如，与其花精力和谷歌等领先的科技公司去竞争，不如利用人工智能扎根到特定行业，争取在这个行业里成为领先的人工智能公司。“开发独特的人工智能功能将使你获得竞争优势。因为，AI如何影响公司的战略，将取决于行业和具体情况。”
第五步，在公司内部和外部建立良好的沟通渠道
吴恩达提醒，人工智能会对公司的业务产生重大影响。如果它影响到公司主要利益相关者，应该运行一个交流程序来确保一致性。 作为CEO，要考虑好以下几种关系：“
首先，投资者关系。谷歌和百度等领先的人工智能公司现在变得更有价值，部分原因是，它们的人工智能能力和人工智能对利润的影响。向投资人解释清楚，人工智能在你的公司创造价值的原因，描述好公司不断增长的人工智能能力，并最终会有一个深思熟虑的人工智能战略，这会帮助投资者更客观地评估你的公司。
其次，政府关系。像自动驾驶、医疗保健等高度监管行业，企业要学会讲述你的项目可以为一个行业或社会带来的价值和好处，这是建立信任和善意的重要一步。
再次，对用户的培养。AI可能会给用户带来非常大的好处，但要确保适当的营销，培养长期的用户关系。
然后，吸引并留住人才。由于AI人才的稀缺，一些实力强劲的公司，会对你吸引和留住人才的能力产生重大影响。所以，尽量展示公司AI项目的初步成果，让优秀的AI工程师看到希望。
最后，是内部交流。由于今天的社会仍然对人工智能缺乏了解，特别是一般化人工智能被过度炒作，所以人们对AI存在恐惧、不确定性和怀疑。许多员工也担心自己的工作被人工智能替代。所以，明确的内部沟通，既能解释清楚AI的发展战略，又解决了这类员工的疑问，这会减少公司内部不愿采用人工智能技术的阻碍。
首先，美国罗格斯大学人力资源管理系副教授杰西卡·马索特（Jessica Methot）认为，职场友谊的确存在。她在一项研究里把这种涉及双重身份的人际交往称为“多元关系”。每日精英网站（Elite Daily）的一篇文章说的更直接，如果你和同事每天一起加班，一起吃饭，一起吐槽，其实你们已经是很近的朋友了。
其次，研究也证明了职场友谊是有价值的。一篇发表在《人格和社会心理学公报》杂志的论文，分析了26项关于职场友谊的研究，结果表明，如果团队成员是朋友的话，业绩表现会比那些不是朋友的团队要好。还有一项研究说，40％的初创公司都来自于朋友搭档。
此外，职场友谊还能提高员工的工作满意度，减轻员工压力，带来信任感和归属感。
不过，虽然职场友谊有好处，但维持起来却不容易。主要的一个难点在于，朋友属于社会规范，需要无条件支持，职场属于市场规范，一般来说不允许感情用事。这种冲突会让职场友谊显得不那么讨喜。
那该怎样处理职场友谊呢？文章综合了一些观点，给出了几个建议。一是私下里以朋友的方式相处，工作中保持合理的距离。二是提前商量好原则，比如，如果遇到意见分歧，要不要坦诚表达反对；或者工作中哪些信息可以共享，哪些不能。这样既能避免矛盾，又能减轻心理负担。三是同级维持友谊相对容易，和上级维持友谊比较难，如果觉得自己处理不好，可以知难而退。四是就算友谊没办法长久，也不要担心，“长期友谊”也挺讲缘分，发展方向、性格和价值观、职业规划都可能造成影响。
人工智能中算法重要还是数据重要？
现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。
很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他们似乎在传达着这样一个信息，那就是复杂的算法最终会超越人类的大脑并创造奇迹。当然他们还强调“深度神经网络”和“深度学习”，以及机器是如何做出决策。这样的报告使得人们认为一个公司要想应用人工智能就需要聘请机器学习专家来建立完美的算法。但如果一个企业没有思考如何获得高质量的算法，即使机器学习模型经过大量的特定训练数据学习之后，仍然会产生一个与期望不匹配的结果，这样就严重的影响了人们对人工智能的印象。
当然，数据的重要性就是上面提到的内容，如果没有数据，就好比买了一个没有电池的手机，而手机的电池适配程度也是不同的，如果没有合适的电池一样也不能够正常工作。在人工智能中，如果给机器学习模型的训练数据越多，这样机器学习模型就会越准确。这就像不断给手机充电，这样电池的电量利用率会不断提高。训练数据对于机器学习模型的重要性比电池和手机重要性更高。所以我们在进行人工智能工作的时候一定要注意其关键所在，那就是训练数据的质量和数量至少是和算法一样重要的，要确保部署人工智能的计划和预算反映这一点。这也是所有企业和公司需要注意的事情。
在这篇文章中我们给大家介绍了在人工智能中数据重要还是算法重要，其实这两者都是重要的，没有谁比谁重要的说法。就目前而言，大众对人工智能的误解主要就是认为算法比数据更加重要，所以说，我们要想学好人工智能，就要好好的对待每一个项目和每一阶段的知识。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
AI成功的关键要素是数据管理
【导读】AI人工智能以及大数据分析，这些相信大家都不陌生，近期已经有部分的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更强大的数据管理计划，并解决人类有限的能力，无法准确地分析和发现现在流经现代企业的海量数据趋势。那么为什们说AI成功的关键要素是数据管理呢?我们接着往下看。
人工智能和机器学习(ML)的早期采用者必须了解基本要求
以确保所有实施的项目成功-不仅仅是那些旨在改善内部数据计划的实施，企业希望建立AI模型，但并不总是将这些目标与强大的数据管理或创建强大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，要充分利用AI和ML，需要了解数据，其驻留位置，需要哪些相关数据以及最终存在哪些初始业务问题。
数据管理是新兴技术难题的核心
到目前为止，大多数组织都面临一个或多个数据质量问题，但是现在流入企业的数据量使问题更加严重，并增加了您对解决方案的需求，因为随着更多流程的自动化，不准确的数据将成倍增加破坏性，企业必须首先确定过去管理数据，今天所处的位置，需要去的地方以及如何到达那里，其中包括开发一个强大的数据质量框架，该框架可以随着需求的增长保持连续的数据质量。
对于某些人来说，这意味着改进流程并一次在一个部门集成数据
直到整个组织统一为止，其他人则从一开始就涉及关键的利益相关者-确定业务和流程挑战，确定他们接触的组，如何利用数据和需要利用数据以及数据如何在组织中流动，从小处着手方法可能适用于某些组织，但随着公司扩展其数据管理方法，它也面临着许多挑战。
手动输入密钥，第三方来源和组织孤岛可能会导致数据不准确或不匹配
从而可能影响每个部门共享，管理和存储其信息的方式，由于组可能具有独特的方式来保存和标识数据，因此有些人可能会发现最简单的方法是将数据放在规则有限的中央位置，最终使其他团队更难以确定数据之间的相互关系以及价值所在，这就是为什么从一开始就让关键的利益相关者参与进来，以洞悉数据如何相互关联以及如何在整个企业中使用数据的洞察力就变得异常重要。
在适当各方的输入下，可以存储数据，以便将其用于解决业务难题，但不会与人员和流程分离
具有企业头衔的个人可能不会在数据收集和分析的棘手问题上不为所动，但至关重要的是让他们参与流程，因此产生的见解可提供组织价值和不同输出要求所需的灵活性，新兴技术将数据放在首位和居中，迫使组织优先考虑数据管理。过去，AI大多是大肆宣传，而不是大多数组织环境的一部分。现在，许多人开始看到其价值。每个组织都需要意识到，尽管可能要应用预测模型或利用物联网分析，但必须首先满足许多技术和业务要求。有时，对新趋势的大肆宣传会产生一种观念，即实际采用是对当前用法的自动扩展。但是，许多组织的现实情况是，利用这些新兴技术需要一定程度的商业智能成熟度和正确的基础架构。
要利用AI和ML，您的组织必须确保具备以下所有条件：
1、成熟的BI环境和匹配的技能组。走路前爬行和跑步前学习走路的格言是描述AI模型创建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(没有潜在的偏差)需要支持系统教学的数据量。
答案不完整的复杂问题
选择正确的模型需要传统分析中无法提供的AI智能，随着AI，ML和预测分析对于提高效率和保持竞争力越来越重要，它们将继续处于前沿和中心位置。致力于建立坚实基础的组织将在未来几年中从其投资中获得更多价值。首先要整理数据抽屉。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“AI成功的关键要素是数据管理”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。
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