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關于有效數(shù)據(jù)與人工智能之間的聯(lián)系分析

Commvault ? 來源:djl ? 2019-10-26 10:08 ? 次閱讀

如今,人工智能已經(jīng)取得了顯著成效。在商業(yè)范疇,人工智能已經(jīng)擁有了三種具體的應用。

第一種是數(shù)字助理,例如微軟的Cortana(微軟小娜)。它會記錄用戶的行為和使用習慣,利用云計算、搜索引擎和“非結構化數(shù)據(jù)”分析,讀取和“學習”包括手機中的文本文件、電子郵件、圖片、視頻等數(shù)據(jù),來理解用戶的語義和語境,從而實現(xiàn)人機交互。

第二種是智能應用程序,例如Commvault 提供的人工智能備份與恢復流程軟件。它通過采用機器學習算法AI添加到Commvault平臺,通過分析用戶的操作,備份和還原創(chuàng)建的數(shù)據(jù),來分析用戶使用模式與性能、重新確定優(yōu)先級或修改操作以改善預期結果,確保數(shù)據(jù)以最佳方式運行。同時,Commvault機器學習算法和AI流程還有助于改善識別模式,實時監(jiān)測平臺操作中發(fā)生的文件活動、變化率及異常活動,從而提醒用戶可能存在的潛在威脅或風險。

第三種是業(yè)務流程改進,也就是將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的機器學習相結合(AIoT)。具體來說,AIOT是指融合AI技術和物聯(lián)網(wǎng)技術,將物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生和收集的海量數(shù)據(jù)存儲于云端和客戶端,再借助大數(shù)據(jù)分析以及更高形式的人工智能,形成智能化的應用場景和應用模式。服務實體經(jīng)濟,為人類的生產(chǎn)活動和生活提供更好的服務,實現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化和互聯(lián)化。

在此大環(huán)境下,許多企業(yè)采用AI技術來降低運營成本、提高效率、增加收入,并改善客戶體驗。而當企業(yè)在使用AI產(chǎn)品或創(chuàng)建自定義AI項目時,其關鍵是確保所有相關數(shù)據(jù)都可以輸入。

當算法使用大型數(shù)據(jù)集時,可輸入的有用數(shù)據(jù)越多,人工智能和機器學習的工作效果和預測效果就越好。正如微軟Azure高級項目經(jīng)理Karl Rautenstrauch在2018 Commvault GO大會上所說:“人工智能離不開數(shù)據(jù),但是如果沒有有效的數(shù)據(jù),這些算法什么都不是,反而會造成很糟糕的后果。通過利用Commvault Activate技術,可以幫助大家區(qū)分有效數(shù)據(jù)與無效數(shù)據(jù),從而促進人工智能與機器學習的進步。” 因此,有效的數(shù)據(jù)是人工智能的核心。

借助Commvault Activate及其應用程序組合,客戶能夠輕松地為AI或ML應用程序找到最佳數(shù)據(jù),并將其數(shù)據(jù)信息和分析結果與可執(zhí)行的應用案例相結合。此外,通過利用其開放式動態(tài)索引功能 (Commvault 4D Index),無論數(shù)據(jù)來源于何處,是何種類型,都可以采用人工智能學習方法來了解數(shù)據(jù)內(nèi)容,挖掘數(shù)據(jù)價值和意義。

GPU到專門為處理人工智能算法而構建的FPGA, 我們已經(jīng)見證了算法的巨大改進。而就在過去的幾年里,運行學習歷程的時間從幾星期縮短到了幾天甚至幾個小時。人工智能發(fā)展雖日新月異,但數(shù)據(jù)依舊是一切算法的基礎與核心。所以大家不妨換種思考方式,就像Karl Rautenstrauch所建議的那樣:“從數(shù)據(jù)做起,更深入地了解人工智能,然后付諸實踐。”

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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