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数据空间
以数据为中心的AI通过结合以下技术来改变这一点：机器学习和大数据分析，允许它从数据中学习，而不是依赖算法。因此，它可以做出更好的决策并提供更准确的结果。它还有可能比传统的AI方法更具可扩展性。未来，随着数据集规模和复杂性的增长，以数据为中心的人工智能可能会变得越来越重要。
本文将深入探讨以数据为中心的AI，并探讨其对企业和社会的潜在影响。
什么是以数据为中心的 AI？
如前所述，这种类型的AI旨在与数据一起工作，以从中学习并进行预测。企业通常使用以数据为中心的AI来做出有关产品，服务和营销的决策。例如，通过VoIP电话服务，以数据为中心的AI可以帮助了解客户使用数据并决定如何改进服务。
以数据为中心的AI通常与其他类型的AI一起使用，例如机器学习和深度学习。随着越来越多的企业和组织意识到使用数据做出决策的潜在好处，它变得越来越流行。
以数据为中心的 AI 如何工作？
以数据为中心的 AI 可以通过增强、外推和赋值来帮助提高 AI 服务的性能。通过增加AI服务可用的数据量并更有效地使用这些数据，以数据为中心的AI可以帮助使这些服务变得更加准确和可靠。
通过这种新方法，可以使用不同来源的训练数据，生成以数据为中心的AI系统，包括：合成数据以及公共和私有的数据集。此方法有助于提高训练数据的质量，并减少生成训练数据所需的时间和精力。此外，它还可以帮助提高AI服务使用训练数据的效率。而且由于数据是量身定制的，因此以数据为中心的AI肯定也能够处理其他数据集。
这意味着无论数据集有多大或多小，以数据为中心的AI都可以从中学习并进行预测。此外，以数据为中心的AI不仅限于特定类型的数据。它可以从文本，图像，音频和视频中获取信息并进行学习。
一般而言，一个以数据为中心的 AI 战略包括以下步骤：
1. 使用适当的标签并修复问题
2. 摆脱冗长的数据实例
3. 数据扩充
4. 特征工程
5. 错误分析
6. 聘请领域专家来识别数据点的准确性或不准确性
比较以数据为中心的 AI 和以 AI 为中心的数据科学
在比较以数据为中心的AI和以AI为中心的AI时，存在一些关键区别数据科学。
首先，以数据为中心的AI专注于使用数据来推动AI模型的开发。该数据用于通知 AI 模型的训练、测试和评估。相比之下，以AI为中心的数据科学侧重于AI模型如何使用数据进行学习和决策。它可以包括以下内容预处理数据、特征工程和模型选择。
此外，以数据为中心的 Al 还可以通过提供可愉快地格式化和清理以供使用的数据来帮助平滑 AIOP（AI 模型操作化过程）。清理数据可能非常耗时，但对于 AI 模型的成功非常重要。
优化和操作 AIOps 函数
随着企业努力将其AIOps功能完全实施，以数据为中心的AI已成为难题的关键部分。借助以数据为中心的 AI，一切都是为了使用数据来学习和改进算法和流程。换句话说，数据用于“训练”AI系统，以便它可以做出更好的决策并采取行动来优化和改进AIOps功能。
以数据为中心的 AI 对 AIOps 如此重要的原因有以下几个：
1. 机器学习模型需要大量的数据才能有效;输入系统的数据越多，它就越善于做出预测和采取行动。存储技术和云计算已经使得存储和处理大量数据成为可能，有助于以前所未有的规模训练机器学习模型。
2. AIOps 功能在不断变化和发展。随着新数据的生成，能够将这些数据合并到AIOps系统中非常重要，这样它就可以提高其性能。以数据为中心的AI允许这种不断的学习和演变，以便AIOps系统始终尽可能有效。
3. 以数据为中心的AI有助于识别模式和关系，否则通过分析大量数据很难识别这些模式和关系。被识别出的这些信息可用于改进AIOps系统，以更有效地识别和解决问题。
4. 以数据为中心的AI可用于识别异常值和异常行为模式。然后，此信息可用于进一步调查并在必要时采取纠正措施。
5. 以数据为中心的 AI 可以帮助自动化 AIOps 功能。和自动化流程收集和分析数据可以帮助提高AIOps功能的效率。这可以释放时间和资源，以便他们可以专注于其他任务。
6. 以数据为中心的 AI 是 AIOps 难题的重要组成部分。如果没有数据，AIOps功能的有效运行能力将受到严重限制。这种类型的AI可以在医疗保健，金融，加密钱包，数字货币和许多其他行业。
人工智能的未来
人工智能正在迅速发展，以数据为中心的人工智能正在成为最有前途的新方法之一。为了根据数据进行处理和决策，以数据为中心的AI有可能实现更智能，更高效的系统。
在数据变得越来越重要的世界中，以数据为中心的人工智能有可能彻底改变我们与信息的交互方式。通过以新的方式理解和利用数据，它可以帮助我们做出更好的决策，自动化任务，甚至提高我们对周围世界的理解。