Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения. Аджей Агравал, Джошуа Ганс, Ави Голдфарб - страница 3

Шрифт
Интервал


Данные – топливо для ИИ

Объемы цифровых данных, их разнообразие и качество за последние 20 лет выросли драматически. Все вокруг оснащено датчиками, машины распознают и оцифровывают тексты и изображения – и все это может стать пищей для ИИ. Чем больше данных, тем точнее прогноз. Но данные стоят денег. И только такие гиганты, как Google и Facebook, сегодня могут собирать бесконечные объемы данных с конечных пользователей. Большинство организаций должно решить для себя вопрос, сколько именно средств они могут вложить в получение необходимых для эффективного развития данных. Чтобы рассчитать объем капиталовложений в данные, нужно ответить на следующие вопросы:


▶ что именно нужно прогнозировать;

▶ какие типы данных для этого требуются;

▶ как часто нужно собирать данные;

▶ сколько объектов требуется для обучения ИИ.


Данных должно быть достаточно, чтобы уловить существенные закономерности и построить прогноз. И в то же время стоит помнить, что 100-процентная точность прогноза, купленная ценой сбора огромного количества данных, может быть излишней.