6 Anwendungen von KI Der Gesamteffekt der Anwendung von KI in der Datenanalyse besteht in der Automatisierung vieler Prozesse. Zu den am weitesten verbreiteten Anwendungen zählen die folgenden:
1. Fehler- und Duplikatserkennung
Mithilfe von KI in der Analytik können große Datensätze analysiert und Fehler darin erkannt werden. Dieser Anwendungsfall ist häufig bei der Visualisierung großer Datenmengen und der Entwicklung neuer Algorithmen für maschinelles Lernen zu finden. Außerdem können Sie diese intelligente Technologie zur Datenbereinigung einsetzen, um Datenduplikate zu erkennen und zu entfernen. Dies ist ein obligatorischer Prozess, der in Datenmigrationsprojekte einbezogen werden muss .
2. Synthetische Datenerstellung
Eine weitere Anwendung der Datenanalyse-KI ist die Erstellung synthetischer Daten mit intelligenter Technologie. Normalerweise wird KI verwendet, um die von Menschen generierten Daten zu analysieren. Die Maschine ist jedoch auch in der Lage, selbst Daten zu produzieren.
Diese Anwendung ist insbesondere für Branchen-E-Mail-Liste Datenwissenschaftler und Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen von Interesse. Synthetische Daten sind Daten, die durch Technologie erzeugt werden. Im Gegensatz dazu werden reale Daten organisch als Ergebnis von Ereignissen und Prozessen in der realen Welt erzeugt. Synthetische Daten wiederum werden künstlich erzeugt und häufig beim Training von KI-Modellen eingesetzt.
Synthetische Datensätze sind im Vergleich zu realen Datensätzen einfacher zu erstellen, zu erhalten und zu bearbeiten. Aus diesem Grund nutzen KI-Ingenieure häufig KI, um synthetische Daten zu erstellen und diese dann in KI-Modelle einzuspeisen, um deren Leistung zu bewerten.
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Die KI für Datenanalyse durchsucht Ihre Malaga: tuleviku peakorter Datensätze und findet dort die Antworten. Bei komplexeren Fragen sucht die Technologie nach Mustern und Korrelationen zwischen Metriken, die die Antwort auf Ihre Eingaben sein könnten.
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