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人工智能环境下的非结构化数据应用

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-10-23 08:46

数据结构是我们在学习软件编程开发的时候需要掌握的一个技术知识，而今天我们就一起来了解一下，非结构化数据在人工智能环境下的应用情况。

人工智能环境下的非结构化数据应用

1、非结构化数据的挑战

在人类的世界里，当人们进行对话时，如果不按礼仪说话。可能任何东西都会出现在我们的脑海中，以某种可能遵循或可能不遵循惯例的配置。人们可能使用俚语，讽刺和开玩笑。人们把日常语言和希望传达的信息组织成整齐的列和行是不自然的。语言本身就是非结构化的。

人工智能系统处理和创建与文本等效的数字的能力也是一项很高的要求，特别是当企业考虑细微差别和场景的重要性时。想象一台机器试图“理解”家庭度假中那张照片中发生的事情，或者是一部关于印象派的艺术史教科书中的图像。

与处理非结构化数据相关的复杂性可能是企业中人工智能的大障碍。然而，它们并不是不可逾越的。

2、专业知识的重要性

非结构化数据本身就是噪声。因此，它需要大量的专业知识来突破、梳理和检测模式，然后开发识别这些模式的模型。数据科学家正在积极推动人工智能系统的改进，大的成功表明人类的本能和经验是必需的。这通常发生在团队专注于非常狭窄的人工智能应用时。

在这种情况下，很容易看出人工智能系统是如何为用户提供帮助的，而且当合并非结构化数据时，与单独依赖结构化数据相比，还大大提高了准确性。在非结构化数据(例如，关于共病的信息)中，有一个信息和洞察力的金矿，它无法一致地找到进入结构化数据的方法。每增加一条信息，人工智能系统就会变得更智能，结果也会得到改善。这将提高效率并降低索赔成本。

这只是将非结构化数据合并到企业人工智能系统中的一个好处示例。破解代码需要时间和努力，但回报正在获得前所未有的洞察力——与几天或几周相比，只需几分钟或几小时就可以获得。

3、非结构化数据是关键

展望未来，很明显每个人工智能系统都需要以自然的方式与用户交互。各组织必须对此高度重视。事实上，如果非结构化数据分析不是路线图的一部分，那么公司的产品存在巨大的差距。

尽管非结构化数据具有挑战性，但亚马逊、谷歌、苹果和其他公司为人工智能应用提供了许多机会。人们可以利用这些进步，并将它们应用到企业应用程序中，在这些应用程序中它们具有巨大的业务影响。

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