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如果不访问数据来训练机器学习模型 人工智能系统将无法做任何事情

时间:2020-06-24 15:02:12 来源:

人工智能已经得到了惊人的应用,为识别,模式和异常检测,预测分析,自治系统,超个性化和目标驱动系统提供了强大的功能。但是,如果不访问数据来训练机器学习模型,人工智能系统将无法做任何事情。而且,大部分数据都以纸质或电子形式或人工控制的形式锁定在文档中。

通常,实现任何AI项目的必要的第一步就是简单地将这些文档和流程从纸本和基于人的形式中提取出来,并转换成机器可以理解的数字形式。将这些模拟资产转换为数字形式的概念在文档和信息的上下文中称为数字化,在流程和基于人的活动的上下文中称为数字化。根据分析公司Cognilytica的报告,毫不奇怪,数字化和数字化工作正在AI支持系统的背景下看到了一些最强劲的活动。(公开,我是Cognilytica的首席分析师)

数字化

数字化的总体思路是将信息转换为计算机可读的数字格式的过程。为了从您的数据和信息中获得真正的见解,它需要以数字格式而不是纸质形式并存储在物理文件柜中。数据是收集信息,理解和见解的基础层。文档数字化是将计算机无法处理的信息获取为可以处理的格式的想法。

通过数字化数据,组织和机构可以从资产中获取更多价值,而这些资产实际上是在收集灰尘并占用空间。为了从包括执行分析,自动执行各种任务以及合并更多智能和认知过程的数据中获得更高层次的理解,信息需要从非数字形式转换为计算机可以理解的形式。

数字化信息的示例包括:

将印刷文本和手写文本转换为数字格式

将模拟格式的音频记录转换为数字格式

将档案文件转换为数字格式

将视频和电影内容转换为数字格式