Dla większości programistów uruchomienie podstawowego modelu sztucznej inteligencji w ogromnym arkuszu kalkulacyjnym jest obecnie rytuałem przejścia w nadziei, że w magiczny sposób przyniesie kilka nowych, genialnych spostrzeżeń. Jednak najczęściej maszyna po prostu dławi się morzem pomieszanych wierszy i kolumn, nie dostarczając prawie nic wartościowego.
Jest to świetny sposób, aby młodzi profesjonaliści nauczyli się, że jeśli dane nie są uporządkowane spójnie, żadnej sztucznej inteligencji, niezależnie od jej zaawansowania, nie da się uchronić przed wygaśnięciem. Praca ze sztuczną inteligencją wymaga wszechstronnych narzędzi do przetwarzania danych. W tym artykule omówimy więcej powodów takiego stanu rzeczy.
Apetyt AI
Programy uczenia maszynowego żywią się informacjami. Jednak nie wszystkie przekąski docierają do schludnych pojemników. Istnieje nieskończona liczba formatów, arkuszy kalkulacyjnych, baz danych, obrazów i losowych obiektów typu blob. Algorytm nie może osiągnąć statusu gwiazdy, jeśli jest zmuszony przeczesywać chaotyczne bity i bajty.
Wszechstronne narzędzia do obsługi danych, takie jak SpreadJS, a Integracja arkusza kalkulacyjnego JavaScript z drugiej strony, uporządkować ten chaos. Zachowują się jak organizatorzy za kulisami, którzy oznaczają kostiumy, ustawiają rekwizyty i dbają o to, aby nic nie zapaliło się, zanim trafią światła reflektorów.
Wszechstronny zestaw narzędzi do obsługi danych
Uniwersalne platformy danych zmniejsz ból głowy związany z obsługą wielu źródeł, niezliczonych typów plików i nieporęcznych strumieni danych. Nie chodzi tylko o pamięć masową czy szybkie zapytania. Pomagają udoskonalić surowe informacje, czyniąc je czytelnymi, spójnymi i kompletnymi.
Wiele zespołów analitycznych skarży się, że musi zmagać się z pięcioma różnymi systemami, zanim znajdzie rozwiązanie typu „wszystko w jednym”. Nagle ich algorytmy zaczynają płynnie przechodzić sesje treningowe bez awarii co kilka godzin. Oto siła niezawodnego zestawu narzędzi: mniej chaosu, więcej wyników.
Takie platformy już istnieją i są coraz częściej wykorzystywane przez organizacje i zespoły programistów na całym świecie. Oczekujemy, że w ciągu najbliższych kilku lat staną się one bardziej mainstreamowe i zyskają masę krytyczną.
Droga do inteligentniejszej sztucznej inteligencji
Przyszłość jest pełna zaawansowanych sieci neuronowych, modeli generatywnych i fantazyjnych silników predykcyjnych. Żadna z tych innowacji nie może się rozwijać bez uporządkowanych danych wysokiej jakości. Elastyczne narzędzia umożliwiają zasilanie tych modeli niezależnie od tego, jak duży i zróżnicowany jest zbiór danych.
Pomyśl o nich jak o najlepszym pomocniku, który spokojnie radzi sobie z każdym zakulisowym kłopotem. Z odrobiną pomocy solidnych systemów, sztuczna inteligencja jest w stanie sprostać złożonym decyzjom, zwiększyć produktywność i zaimponować nawet najbardziej sceptycznemu obserwatorowi.
Pomimo monumentalnego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji, jaki nastąpił w ostatnich latach, jak dotąd służą one jedynie wzmocnieniu wysiłków człowieka, ale w dużej mierze nie są w stanie działać samodzielnie. Dzięki dostrojeniu kanałów danych systemy sztucznej inteligencji staną się znacznie bardziej zaawansowane i w nadchodzących latach osiągną prawdziwe ludzkie możliwości.
Wniosek
Siły sztucznej inteligencji pozostają w bardzo początkowej fazie, a wiele elementów tych systemów jest wciąż udoskonalanych. Kiedy jednak wszystko już będzie w porządku, a tego oczekujemy w ciągu najbliższych kilku lat, światu zostanie ujawniony prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji.
Wszechstronne narzędzia do przetwarzania danych odgrywają oczywiście kluczową rolę w tym zakresie i pod pewnymi względami stały się katalizatorem, na który długo czekał ten segment.
