Calidad insuficiente de los datos: ¿es el aprendizaje automático la solución?

La calidad de los datos puede ser un reto importante para las empresas, ya que puede afectar a la precisión y fiabilidad de los resultados analíticos, así como ralentizar la eficiencia. El aprendizaje automático es una solución adecuada a este reto, ya que su uso mejora la calidad y la coherencia de los datos, lo que conduce a análisis más precisos y fiables.

Un ejemplo de ello es el uso del aprendizaje automático en el tratamiento de imágenes: si las imágenes son de mala calidad, la IA puede mejorarlas reconociendo patrones en los datos y completando los detalles que faltan.

Además, la IA ayuda a controlar y mejorar la calidad de los datos . Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a detectar y corregir automáticamente datos erróneos. El modelo puede aprender de los datos existentes y hacer predicciones sobre qué datos pueden ser erróneos. Estos datos pueden corregirse automática o manualmente.

Para mejorar la calidad de los datos, su organización también debe asegurarse de que los procesos de recopilación y almacenamiento de datos son correctos y fiables. La inteligencia artificial también puede ser útil en este caso.

Mi especialidad.

Tholen 6615 Fin

Agnes Tholen

Jefe de marketing y ventas

  • Mail: agnes.tholen@companymind.de

Armonización de datos maestros con IA

La IA puede desempeñar un valioso papel en la armonización de los datos maestros ayudando a identificar duplicados, validando y complementando, y asignando datos a las categorías correctas.

Utilización de modelos ML

Los modelos de aprendizaje automático identifican duplicados en grandes conjuntos de datos. El modelo puede analizar distintas características, como nombres, direcciones, números de teléfono, etc., para identificar registros similares y fusionarlos en uno solo

Validar y complementar los datos con IA

El aprendizaje automático puede utilizarse para completar los datos que faltan o corregir automáticamente los datos formateados incorrectamente.

Utilizar la IA para asignar datos a las categorías adecuadas

Si distintos conjuntos de datos utilizan categorías diferentes, pueden producirse incoherencias y dificultades en el análisis. La IA puede ayudar a resolver estos problemas utilizando patrones y características para asignar las categorías correctas a cada conjunto de datos.

Opengraph

El uso de la IA para la armonización de datos puede

  • Mejorar la calidad y coherencia de los datos.

  • Proporcionar análisis más precisos y fiables.

  • Aumentar la previsibilidad y la calidad de las innovaciones.

  • Reduzca el tiempo de trabajo y los costes automatizando los procesos manuales y aumentando la eficacia.

Nuestros productos le ayudan a optimizar sus procesos.

ArtificialVet

Con la solución de IA ArtificialVet®, los indicadores de bienestar animal y los resultados de los sacrificios se especifican y normalizan mediante imágenes de cámaras ejemplares.

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BoxInspector

Nuestra aplicación de inteligencia artificial BoxInspector® proporciona un control de calidad automatizado mediante el reconocimiento de imágenes con un rendimiento de detección óptimo.

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HookTracing

La solución AI HookTracing® ofrece la identificación visual de animales individuales mediante imágenes de cámara de los euroganchos (DIN 250).

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Talleres sobre el potencial de la IA

En nuestro taller sobre el potencial de la IA, identificamos casos concretos de uso de la IA en su empresa.

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LivestockGuardian

LivestockGuardian: Nuestro análisis de datos de sensores basado en IA para la detección automática y continua de la actividad de los animales.

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MeatVision

Con la solución AI MeatVision, se reconocen automáticamente los productos (desmontados) en envases de transporte retornables y cajas EURO.

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¿Te interesa trabajar juntos como iguales?

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