La qualité des données est un défi. En fait, la quantité et la qualité des données sont tout aussi importantes pour les systèmes d'intelligence artificielle. Lisez l'histoire complète pour surmonter les problèmes de données.

Deux types de vendeurs d'IA aujourd'hui, un qui considère l'IA comme la "solution miracle" pour tous les problèmes et deux "qui ne pensent pas que l'IA peut résoudre tous les problèmes". Identifiez un "Charmeur IA" par rapport à un "Réaliste IA".

Après avoir construit des solutions de science des données pour les institutions financières, les commerçants et les clients des marchés de capitaux, l'un des défis que nous avons rencontrés au cours des 12 derniers mois est d'extraire les connaissances tacites que possèdent les équipes quantitatives et de les appliquer du côté technologique.

Alors que nous faisions la démonstration d'une solution d'anomalie de données pour notre client en utilisant "R" et "Python" aujourd'hui, mes pensées sont revenues à un article récent que j'ai lu intitulé "Le désordre de complexité de l'Inde est juste ce dont l'IA a besoin" écrit par Varun Aggarwal, co-fondateur d'Aspiring Minds dans le magazine MIT Technology en juin 2018.

Une enquête menée par NRF pour localiser les tendances actuelles du marché de la vente au détail révèle des données intéressantes sur le nombre croissant de clients effectuant des achats en ligne.

Un problème majeur auquel de nombreuses entreprises sont confrontées aujourd'hui est l'incapacité de récupérer des données qui sont piégées dans des documents et des images numérisés. Il existe deux manières d'extraire les données :