Từng bước, AI đã xâm nhập vào hầu hết mọi ứng dụng mà chúng ta sử dụng. Từ các tương tác đối mặt với người tiêu dùng đến phân tích B2B dự đoán nâng cao hơn, các thuật toán AI và ML tiêu thụ lượng dữ liệu tổng hợp ngày càng tăng. Trong khi hàng nghìn công ty đã bắt đầu thu thập dữ liệu với số lượng lớn, vấn đề là những dữ liệu này cần một thời gian để làm sạch và chuẩn bị cho việc tiêu thụ AI.
Hiệu quả của hệ thống AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà hệ thống đó được đào tạo. Dữ liệu trong thế giới thực đi kèm với những hạn chế đáng kể về việc sử dụng và bị giới hạn về phương sai. Do đó, số lượng các kịch bản trong đó bất kỳ thuật toán nhất định nào có thể được huấn luyện thường bị hạn chế.
Các bộ dữ liệu tổng hợp đã bắt đầu tạo ra tác động trong các ngành mà việc sử dụng AI là rất quan trọng. Dưới đây là cách bốn lĩnh vực lớn đang sử dụng dữ liệu tổng hợp để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI của họ.
4 lĩnh vực lớn đang sử dụng dữ liệu tổng hợp cho các ứng dụng AI
Phòng thủ
Có thể nói, không có ngành dữ liệu tổng hợp nào mà việc sử dụng AI tạo ra sự khác biệt lớn hơn trong các hệ thống phòng thủ. Lĩnh vực này ngày càng phụ thuộc vào các trường hợp sử dụng AI đa dạng từ đánh giá rủi ro và giảm thiểu mối đe dọa đến ngăn ngừa thiệt hại về nhân mạng. Với bản chất hỗn loạn của các chiến trường và các kịch bản đe dọa, việc đào tạo AI chỉ sử dụng dữ liệu trong thế giới thực là không thực tế.
Đối với những người mới bắt đầu, tần suất các sự cố xảy ra là không thể đoán trước. Thứ hai, không thể đào tạo các thuật toán ML để nhận ra mọi hoán vị của một tình huống cực đoan. Bộ dữ liệu tổng hợp được tạo dựa trên bộ dữ liệu trong thế giới thực hoặc các kịch bản mô phỏng có thể giúp các bộ quốc phòng xây dựng hệ thống AI để đối phó với bất kỳ mối đe dọa nào có thể tưởng tượng được.
Một lý do lớn cho điều này là tính linh hoạt của dữ liệu tổng hợp. Don Herman, đồng sáng lập và CEO của công ty tạo dữ liệu tổng hợp OneView, lưu ý: “Bạn có thể tạo dữ liệu tổng hợp cho mọi thứ, cho mọi trường hợp sử dụng,“ điều này đưa chúng ta đến lợi thế quan trọng nhất của dữ liệu tổng hợp – khả năng cung cấp dữ liệu đào tạo đối với ngay cả những trường hợp hiếm hoi nhất mà bản chất của chúng không có phạm vi bảo hiểm thực sự. ”
Cơ sở hạ tầng
Các công ty phát triển cơ sở hạ tầng và năng lượng thường xuyên phải đối mặt với việc giám sát tài sản và tiến độ các dự án của họ. Các quy trình thủ công yêu cầu nhân viên bay ra địa điểm và báo cáo tiến độ lại cho nhóm của họ. Một cách tiếp cận hiện đại hơn là sử dụng hình ảnh vệ tinh hoặc cảnh quay bằng máy bay không người lái.
Tuy nhiên, ngay cả những hệ thống này cũng có hướng dẫn sử dụng. Nhân viên phải xem lại các cảnh quay và hiểu rõ về hình ảnh có thể không có chất lượng cao nhất. Quá trình này tốn nhiều thời gian và không hiệu quả. Việc sử dụng AI ngày càng tăng trong việc giám sát cơ sở hạ tầng, nhưng việc thiếu dữ liệu trong thế giới thực là một trở ngại.
Darminder Ghataoura, trưởng nhóm AI của Fujitsu, viết: “Thực tế là chi phí thu thập dữ liệu chất lượng cao và điều này đang đóng vai trò như một rào cản ngăn nhiều người cân nhắc việc triển khai AI. “Để giải quyết thách thức này, các tổ chức đang ngày càng hướng tới dữ liệu tổng hợp để giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu đang ngăn cản việc áp dụng AI”.
Khoảng cách chất lượng dữ liệu đặc biệt sâu sắc trong các dự án mô hình cơ sở hạ tầng. Các tài sản như đường ống, đường xá, đường dây điện và các tấm pin mặt trời thay đổi đáng kể và có thể thay đổi theo thời gian theo nhiều cách.
Dữ liệu tổng hợp là cách dễ dàng nhất để các công ty nhanh chóng tạo ra một số lượng lớn các tình huống và chuẩn bị hệ thống AI của họ để sử dụng trong thế giới thực. Các công ty đào tạo các thuật toán của họ trên bộ dữ liệu chứa cả các tình huống cực đoan và bình thường, do đó cho phép AI giám sát cơ sở hạ tầng quan trọng để phát hiện hư hỏng và thay đổi bất lợi.
Giám sát dữ liệu tổng hợp Bảo hiểm và Tài sản
Một ngành khác đặt phí bảo hiểm vào giám sát tài sản là kinh doanh bảo hiểm. Cụ thể, các công ty tái bảo hiểm thực hiện các chính sách bao gồm các cơ sở quan trọng và theo dõi tình trạng của chúng là điều cần thiết để thực thi các điều khoản và điều kiện phức tạp đi kèm với các hợp đồng này.
Cho rằng một tài sản được bảo hiểm có thể ở bất kỳ hình thức nào, việc dựa vào dữ liệu trong thế giới thực để đào tạo các thuật toán ML là tốn nhiều thời gian và không hiệu quả. Một công ty bảo hiểm không thể chờ đợi thảm họa xảy ra và sau đó sử dụng dữ liệu đó để đào tạo các thuật toán của mình. Ý tưởng là để ngăn chặn thảm họa xảy ra ngay từ đầu và giảm thiểu các tình huống không thể ngăn chặn được.
Giống như các công ty cơ sở hạ tầng, các tổ chức bảo hiểm sử dụng cảnh quay camera để giám sát tình trạng tài sản, dữ liệu tổng hợp nhưng quy trình này có rất nhiều lỗi. Không thể liên tục theo dõi các thay đổi của nội dung theo thời gian và suy ra các mẫu từ chúng theo cách thủ công. Do đó, các lỗi đánh giá rủi ro, gian lận bảo hiểm và các trường hợp thiệt hại có thể ngăn ngừa được sẽ nằm trong tầm ngắm.
Sử dụng bộ dữ liệu tổng hợp, các công ty có thể mô phỏng nhiều tình huống, bất kể khả năng xảy ra của chúng như thế nào và đào tạo hệ thống AI của họ để phát hiện ra khả năng xuất hiện của chúng một cách nhanh chóng. Do đó, các công ty bảo hiểm và khách hàng của họ có thể giảm thiểu bất kỳ thiệt hại nào hoặc khắc phục các quy trình có thể gây ra nó.
Quy hoạch đô thị
Khi các thành phố của chúng ta ngày càng trở nên phức tạp hơn, việc sử dụng AI ngày càng có ý nghĩa để giải quyết các vấn đề chung gây ra các khu vực đông dân cư. Các vấn đề như tội phạm, tắc đường, chất lượng không khí, cung cấp dịch vụ thành phố và hiệu quả giao thông công cộng đòi hỏi nguồn lực đáng kể và tầm nhìn xa.
Việc phát triển các giải pháp cho những vấn đề này thường đòi hỏi phải làm việc thông qua nhiều tình huống phức tạp. Ví dụ, việc tạo ra các cơ chế định tuyến lưu lượng lý tưởng là một nhiệm vụ khó khăn khi được thực hiện thủ công. Arno Klamminger từ Viện Công nghệ Áo giải thích: “Một khía cạnh quan trọng ở đây là ghi lại, phân tích và mô phỏng hành vi di chuyển của con người. “Chúng ta cũng cần đánh giá và đánh giá hiệu quả của các biện pháp đã được quy hoạch đối với các cơ sở hạ tầng riêng lẻ hoặc toàn bộ hệ thống giao thông.”
Việc sử dụng AI là tối ưu cho các tình huống như vậy và các bộ dữ liệu tổng hợp có thể đưa ra nhiều tình huống cho đào tạo ML. Với các đường dẫn và kịch bản giải pháp khác nhau, hệ thống AI trở nên dễ dàng lập mô hình và xác định các giải pháp được tối ưu hóa. Kết quả là các thành phố thông minh hơn và chất lượng cuộc sống tốt hơn.
Tổng hợp dữ liệu tổng hợp nhưng thực tế
Dữ liệu tổng hợp là giải pháp tốt nhất để tăng cường áp dụng AI trong thế giới thực. Nhờ sự dễ dàng mà nó có thể được tạo ra và nhiều trường hợp sử dụng của nó, dữ liệu tổng hợp đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường phát triển AI trong các doanh nghiệp.
Từ khóa:
- Video cách tính tổng trong Excel
- Bảng tổng hợp trong Excel
- Cách tính tổng trong Excel nhanh nhất
- Cách tính tổng trong Excel hàng dọc
- Tính tổng trong Excel
- Cách tính tổng trong Excel có điều kiện
- Lọc và tính tổng trong Excel
- Tính trung bình cộng trong Excel
Nội dung liên quan:
- Cách giải thích ROI marketing để giành được (hoặc giữ) lượt mua
- Làm thế nào để tài khoản Twitter của R / GA trở thành người theo dõi tốt nhất trong lĩnh vực tiếp thị?
- Hướng dẫn cách thực hiện: Tạo chiến lược nội dung và chiến lược seo hiệu quả
