Машинное обучение – это одно из самых популярных словечек или, если хотите, фраз, которые в настоящее время циркулируют.

Короче говоря, это разновидность ИИ.

Здесь необходимо сделать важное различие. Общепризнано, что у Искусственного интеллекта есть две стороны — Обобщенный ИИ и Прикладной ИИ.

Обобщенный ИИ и прикладной ИИ

В то время как прикладной ИИ включает в себя технологии, лежащие в основе беспилотных автомобилей и торговых программ, машинное обучение относится к области обобщенного ИИ.

Это охватывает типы устройств или систем, которые теоретически могут справиться с любой задачей, поскольку они обучаются на основе данных. В конечном итоге он стремится воспроизвести или даже улучшить когнитивные способности человека.

Имея это в виду, как известно любому, кто имел дело с этим, очистка данных — это то, что было проблемой в течение длительного времени, и, поскольку объем данных резко увеличивается из года в год, будет становиться все более и более важным. проблема.

Плюсы и минусы применения машинного обучения для очистки данных

В конце концов, без хороших данных почти все остальное в настройке технологии становится проблемой. От интеграции до аналитики и принятия обоснованных решений.

С этими двумя темами на столе возникает следующий вопрос: Можем ли мы использовать «Машинное обучение, чтобы ускорить и улучшить процесс очистки данных?»

Это хороший вопрос, и он требует ответа. Итак, давайте не будем усложнять и начнем со списка плюсов и минусов. Затем мы можем подробно изучить несколько ключевых моментов.

Плюсы:

  • Это быстро, намного быстрее, чем ручной процесс, и, как мы все знаем, время - деньги.
  • Насколько он продвинут на данном этапе для этой конкретной задачи, не ясно, но со временем он будет улучшаться.
  • Поскольку объем данных увеличивается со скоростью, напоминающей взрыв биткойнов, ручной подход начинает казаться старомодным и будет бороться с объемом данных для обработки.
  • Повторяемый, как только он заработает, его можно последовательно запускать в будущем.
  • Чем больше данных передается модели, тем лучше она становится

Минусы:

  • Компьютер есть компьютер, он ошибается
  • Отсутствие человеческой интуиции.
  • Время, необходимое для созревания
  • Если данные остаются неструктурированными и разрозненными, то всегда будут проблемы с алгоритмами. Хорошие базы данных и хороший план внедрения по-прежнему будут иметь огромное значение.

Прочитав их, кажется, что очевидный ответ заключается в том, что необходимо найти баланс.

Скорость против точности

Со временем, когда объем данных будет продолжать расти, эти алгоритмы очистки данных станут жизненно важными.

Они должны будут быстро развиваться и дополнять человеческие взаимодействия, которые потребуются, чтобы максимально избежать ошибок.

Сосредоточив внимание на обучении, на том, чтобы стать умнее, система сможет анализировать, оценивать и использовать данные, что, в свою очередь, приведет к значительному сокращению часов кодирования и получению гораздо более качественных данных.

Это просто еще одно интересное использование ИИ для решения вековой проблемы.

Перспективная очистка данных

Это проблема, которую необходимо решить, чтобы организации могли максимально использовать новые технологии по мере их продвижения вперед — хорошие данные, хорошая аналитика, простая интеграция и т. д.

Это не идеально, но кажется серьезным и разумным вариантом для рассмотрения.

И последний момент, который следует учитывать. После очистки данных лица, принимающие решения, должны будут искать способы обеспечить их сохранение. Следующим разумным шагом является настройка процессов, которые делают потребность в очистке менее регулярной.

Этот блог изначально появился на HICX — нажмите здесь, чтобы прочитать о других похожих материалах и получить более полное представление об управлении цифровыми поставщиками.