人工智能（AI）的数据准备

gafimiv406

人工智能使不久前无法想象的过程成为可能。数据准备的需求在人工智能 (AI) 领域尤为明显。数据的质量和数量都是任何人工智能实施成功的关键因素。数据不足会导致结果不准确，而数据过多则会导致处理延迟和过度拟合。因此，组织必须非常小心，确保其数据已正确准备好用于人工智能应用程序。这个过程通常需要大量的时间和精力，但它对于确保人工智能系统的准确性和效率至关重要。

通过机器学习实现数字化转型，只需付出适度的努力就能获得更多的销售额——但前提是要进行智能数据准备。在这里了解如何让您的数据适合人工智能。我们将探讨为人工智能准备数据所涉及的各个步骤。我们还将讨论这一过程中涉及的一些挑战以及克服这些挑战的方法。最后，我们将提供一些优化人工智能实施数据准备的技巧。

    目录

        人工智能中的数据准备是什么？
        数据准备如何进行？
        数据准备涉及的技术
        数据准备在人工智能中的重要性
        人工智能中数据准备过程涉及的步骤
        如何实现人工智能系统数据准备的自动化？
        人工智能中最常见的数据准备任务
        数据准备挑战
        如何在人工智能中选择正确的数据准备技术？
        AI 数据准备的最佳实践
        数据准备中应用机器学习过程
        结论
        常见问题解答

人工智能中的数据准备是什么？

数据准备是人工智能模型和算法中必不可少的一步。本质上，它涉及清理原始数据以创建适用于 AI 应用程序的数据集。它包括诸如规范化数据、删除异常值或噪声数据点、将数据转换为不同格式或将数据缩小到可管理的大小等任务。人工智能的数据准备还包括为数据集创建标签和类别，以及准备数据传输到 AI 算法或模型中。

如果没有适当的数据准备，就不可能创建准确可靠的人工智能模型。因此，无论手头的问题规模或复杂程度如何，数据准备都是任何人工智能项目的关键步骤。在创建具有实际应用的有用人工智能算法和模型时，适当的数据准备可能意味着成功与失败的区别。
数据准备如何进行？

为人工智能工具准备数据通常占实施人工智能系统所涉及的总工作量的 80%。数据越分散，或越非结构化，数据准备所涉及的两个步骤（导出和清理）所需的时间和精力就越大。
数据导出

问题的根源是众所周知的，尤其是在营销领域，来自不同提供商的数据可以从各种各样的来源获得。例如：

    社交媒体渠道
    网站
    移动应用程序
    客户关系管理
    邮件

数据清理

在考虑人工智能的数据时，不能只看表面。收集大量数据听起来很棒，但它也会带来一些问题。例如：

    虽然有大量数据可用，但这些数据并未覆盖整个范围。例如，没有关于预分类对象的数据。但这些数据对于 AI 训练和深入分析尤为重要。
    但即使数据范围很大，也不能保证数据质量。这是因为不同数据集各自的规则最终会减少数据量，最终导致人工智能所剩无几。
    虽然对先前处理过的数据集中的用户来说，使用不同的类别和层次结构可能很有效，但它可能会扭曲背景数据。因此，即使是人工智能也会产生错误的结论。

您可以从所有这些工具中提取有价值的数据并使用人工智能进行分析——只要程序提供商提供有效的数据导出选项。自动化接口 (API) 是干净、有效的数据导出的基础。
数据准备涉及的技术

机器学习使用数据来识别结构和相关性。以此为基础，人工智能程序可以识别解决特定问题的新解决方案。但如果没有足够的输入，就不会有好的输出。因此，基于人工智能的软件需要以下数据：

    大量供应，
    完全的，
    并且品质优良。

这三个属性是成功使用人工智能的基础。在大多数情况下，这意味着必须验证现有数据。这对于来自云端的大数据尤其重要。一般来说，有三个因素代表人工智能数据的良好准备：存储、兼容性和范围。
贮存

随时备份数据是至关重要的。当然，这意味着客户关系管理程序（包括所有营销工具）必须始终保持最新状态。公司使用云来实现这一点——这也是内部存储的安全优势。这确保最重要的 KPI 或其他对人工智能有用的数据不会丢失。

重要提示：如果您的业务相关关键数据的一部分丢失，AI 系统可能会得出错误的结论。因此，您应该通过一致存储来确保数据的完整性。
兼容性

您必须能够导出现有数据。如果您为公司开发自己的 AI 模型，则需要顺利导出。在早期阶段选择特定系统非常重要；它必须具有尽可能多的与其他提供商的强大机器学习程序的接口。这将大大加快 AI 系统的工作速度。
范围

少即是多？这句名言并不适用于人工智能，至少在源材料方面不适用。当来自不同供应商的人工智能数据的质量和相关性准确时，座右铭是：大手笔做事。例如， KPI越往前追溯，其信息量就越大。这揭示了流程的历史发展，人工智能可以从中得出有利可图的结论。即使是所谓过时的信息也能提供巨大的附加值。
数据准备在人工智能中的重要性

为人工智能准备数据是任何成功的人工智能项目的重要一步。以下是其中的一些原因：
数据质量

数据准备有助于确保用于 AI 项目的数据干净、准确且最新。这在 澳大利亚消费者手机号码列表   处理大型数据集时尤其重要，因为它可以确保在 AI 系统开始处理之前删除任何错误或不相关的数据。
数据转换

处理大型数据集时，很难确保所有数据都符合 AI 项目的正确格式。数据准备有助于转换和规范化这些数据，以便 AI 系统能够更有效地使用这些数据。
模型训练

数据准备对于训练 AI 模型也至关重要。准备好数据后，就可以使用它来构建和训练模型，以便模型能够根据新输入的数据准确地做出预测。