Con IA puede transformar su innovación en I+D. Las predicciones potentes comienzan con datos de calidad, adaptados al enfoque de su iniciativa. Los conjuntos de datos comúnmente encontrados rara vez generan resultados novedosos. Esta es la razón por la que el acceso a datos de calidad es el obstáculo principal para el éxito de la IA*. Los algoritmos de IA y de aprendizaje automático deben optimizarse con grandes volúmenes de conjuntos de datos estructurados y diversos de alta calidad para generar predicciones más precisas, mejorar la transferibilidad e impulsar decisiones innovadoras.
* Científicos del estado de datos de Crowdflower, 2017
Con IA puede transformar su innovación en I+D. Las predicciones potentes comienzan con datos de calidad, adaptados al enfoque de su iniciativa. Los conjuntos de datos comúnmente encontrados rara vez generan resultados novedosos. Esta es la razón por la que el acceso a datos de calidad es el obstáculo principal para el éxito de la IA*. Los algoritmos de IA y de aprendizaje automático deben optimizarse con grandes volúmenes de conjuntos de datos estructurados y diversos de alta calidad para generar predicciones más precisas, mejorar la transferibilidad e impulsar decisiones innovadoras.
* Científicos del estado de datos de Crowdflower, 2017
