关于有效数据与人工智能之间的联系分析

如今，人工智能已经取得了显著成效。在商业范畴，人工智能已经拥有了三种具体的应用。

第一种是数字助理，例如微软的Cortana（微软小娜）。它会记录用户的行为和使用习惯，利用云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析，读取和“学习”包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据，来理解用户的语义和语境，从而实现人机交互。

第二种是智能应用程序，例如Commvault 提供的人工智能备份与恢复流程软件。它通过采用机器学习算法将AI添加到Commvault平台，通过分析用户的操作，备份和还原创建的数据，来分析用户使用模式与性能、重新确定优先级或修改操作以改善预期结果，确保数据以最佳方式运行。同时，Commvault机器学习算法和AI流程还有助于改善识别模式，实时监测平台操作中发生的文件活动、变化率及异常活动，从而提醒用户可能存在的潜在威胁或风险。

第三种是业务流程改进，也就是将物联网与人工智能的机器学习相结合（AIoT）。具体来说，AIOT是指融合AI技术和物联网技术，将物联网产生和收集的海量数据存储于云端和客户端，再借助大数据分析以及更高形式的人工智能，形成智能化的应用场景和应用模式。服务实体经济，为人类的生产活动和生活提供更好的服务，实现万物数据化和互联化。

在此大环境下，许多企业采用AI技术来降低运营成本、提高效率、增加收入，并改善客户体验。而当企业在使用AI产品或创建自定义AI项目时，其关键是确保所有相关数据都可以输入。

当算法使用大型数据集时，可输入的有用数据越多，人工智能和机器学习的工作效果和预测效果就越好。正如微软Azure高级项目经理Karl Rautenstrauch在2018 Commvault GO大会上所说：“人工智能离不开数据，但是如果没有有效的数据，这些算法什么都不是，反而会造成很糟糕的后果。通过利用Commvault Activate技术，可以帮助大家区分有效数据与无效数据，从而促进人工智能与机器学习的进步。” 因此，有效的数据是人工智能的核心。

借助Commvault Activate及其应用程序组合，客户能够轻松地为AI或ML应用程序找到最佳数据，并将其数据信息和分析结果与可执行的应用案例相结合。此外，通过利用其开放式动态索引功能 (Commvault 4D Index)，无论数据来源于何处，是何种类型，都可以采用人工智能学习方法来了解数据内容，挖掘数据价值和意义。

从GPU到专门为处理人工智能算法而构建的FPGA, 我们已经见证了算法的巨大改进。而就在过去的几年里，运行学习历程的时间从几星期缩短到了几天甚至几个小时。人工智能发展虽日新月异，但数据依旧是一切算法的基础与核心。所以大家不妨换种思考方式，就像Karl Rautenstrauch所建议的那样：“从数据做起，更深入地了解人工智能，然后付诸实践。”