随着商业企业拥抱技术以变得更加敏捷和更具竞争力，许多企业正在转向人工智能（AI）和机器学习来提高运营效率，加速创新并制定更快，更明智的商业决策。毫无疑问，到2024年，人工智能市场预计将超过1910亿美元，复合年增长率为37％。尽管AI有望彻底改变整个行业业务，但仍然存在许多未知的挑战。
根据《麻省理工学院技术评论》的一份报告，数据质量不足是采用人工智能的最大挑战之一。而且，根据Gartner的说法，有85％的AI项目将“无法交付”给组织。具有讽刺意味的是，数据本身通常是数据转换的最大障碍。

       “如果没有数据，就无法提供算法。根据可思数据首席数据官迈克尔·康林（Michael Conlin）的评论，大量，可靠，标签清晰且组织良好的可靠，干净的数据至关重要。
如果无法精确访问干净，准确和可用的数据，机器学习模型就没有很好的学习训练基础。毕竟，人工智能仅与它消耗的数据一样聪明。
虽然可以训练AI和机器学习模型来对输入模式进行分类或预测任务，对象或完备功能，但是缺乏语义丰富的数据（结构化或非结构化）对依靠AI和机器学习来实现的数据科学家和企业提出了严峻的挑战任何实际价值。为了产生可行和有效的见解，可思数据提出人工智能和机器学习模型需要干净，准确和可用的数据。尽管数据通常被称为“新石油”，但经过专业标记和注释的数据实际上是组织中最宝贵的商品。

4构建AI应用程序的基本要求
       在过去的几年中，可思数据花了很多时间在这方面帮助我们的客户。因此，我们有机会发现构建有效的AI应用程序所需的一些关键要求。

1.原始数据
       事实证明，访问正确的原始数据集是引导AI项目的关键因素。原始数据是通常未经处理或分析且通常被视为无法操作的信息。但是更深入的分析可能会带来将原始数据转化为有用的见解的机会。例如，我们的一位客户希望了解与其客户自助服务系统相关的主要挑战，并希望改善客户体验。在对所有共享数据进行彻底的自省之后，我们将客户呼叫中心的成绩单磨练为了解趋势和训练其AI模型的一种方式。

2.本体
       本体在机器学习中起着至关重要的作用。根据Wikipedia的定义，本体是“形式或名称的定义，实体或实体的类型，属性和相互关系的定义，这些实体在特定的论述领域中确实存在或基本存在。” 换句话说，本体赋予事物意义。
       可以认为这是教您的AI使用通用语言进行交流。识别问题陈述并理解AI如何解释数据以语义方式解决特定用例至关重要。至关重要的是，需要开箱即用的本体或客户端本体的可用性（可以用作形成数据标签的基础）。

3.注释
       标注（也称为数据标注）对于确保AI和机器学习项目可以扩展至关重要。它提供了用于训练机器学习模型的初始设置，其中包含需要了解的知识以及如何区分各种输入以得出准确的输出。数据批注有很多不同类型，具体取决于数据的格式形式。
       它的范围包括图像标注和视频标注，文本分类，语义标注和内容分类。人们需要识别和注释特定数据，以便机器可以学习识别和分类信息。没有这些标签，机器学习算法将很难计算必要的属性。如何标注注释和标记数据将我们带到下一个也是最关键的要求：主题专业知识。

4.学科专长和监督学习
       我们的客户已经了解拥有其特定行业和复杂需求的重要性。这可以追溯到对注释数据的需求。如果用于创建预测模型的数据或训练集中甚至存在轻微错误，后果可能是相当严重的。这就是为什么对特定领域专业知识如此重要的原因，以及为什么人类知识在人工智能中仍然起着举足轻重的作用。
       例如，要能够从ISDA合同中解释复杂的法律义务和协议，就需要能够识别和标记最适当信息的法律专家。对于科学和医学等其他领域也是如此，因为对这些内容的深刻理解和流利性不能被视为理所当然。