京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在人工智能的发展是如火如荼的,认为人工智能是给科技精英使用的,以及人工智能只是解决亿万美元级的问题,其实这些想法都是错误的,人工智能主要是服务大众。其实大众对于人工智能的误解还有很多,我们在这篇文章中接着给大家介绍一下这个问题。
很多人认为,算法比数据更重要,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。他们隐约传达着这样一个信息: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。
就目前而言,如果一个企业没有计划或训练数据的预算就从微软,亚马逊和谷歌购买商业机器学习的服务,这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。
我们在这篇文章中给大家介绍了大众对人工智能的误解的具体内容,总的来说本文讲了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,其实这种想法是错误的,还是需要重视数据的。希望这篇文章能够给大家带来帮助,我们在下一篇文章中继续给大家讲述这些问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28