AI

5 måder Datakvalitet kan påvirke din AI -løsning

Et futuristisk koncept, der har sine rødder tilbage til de tidlige 60'ere, har ventet på, at det ene spilskiftende øjeblik ikke bare bliver mainstream, men også uundgåeligt. Ja, vi taler om fremkomsten af ​​Big Data, og hvordan dette har gjort det muligt for et meget komplekst koncept som Artificial Intelligence (AI) at blive et globalt fænomen.

Netop dette faktum burde give os hint om, at AI er ufuldstændig eller rettere umuligt uden data og måder at generere, gemme og administrere dem på. Og ligesom alle principper er universelle, gælder dette også i AI-rummet. For at en AI-model skal fungere problemfrit og levere nøjagtige, rettidige og relevante resultater, skal den trænes med data af høj kvalitet.

Denne afgørende betingelse er dog, hvad virksomheder i alle størrelser og skalaer finder det svært at kæmpe mod. Selvom der ikke er mangel på ideer og løsninger på problemer i den virkelige verden, der kunne løses af AI, har de fleste af dem eksisteret (eller eksisterer) på papiret. Når det kommer til den praktiske gennemførelse af deres implementering, bliver tilgængeligheden af ​​data og den gode kvalitet af dem en primær barriere.

Så hvis du er ny inden for AI-området og undrer dig over, hvordan datakvalitet påvirker AI-resultater og løsningernes ydeevne, er her en omfattende beskrivelse. Men før det, lad os hurtigt forstå, hvorfor kvalitetsdata er vigtige for optimal AI-ydeevne.

Kvalitetsdatas rolle i AI-ydelse

Kvalitetsdatas rolle i Ai Performance

  • Data af god kvalitet sikrer, at resultater eller resultater er nøjagtige, og at de løser et formål eller et problem i den virkelige verden.
  • Manglen på data af god kvalitet kan medføre uønskede juridiske og økonomiske konsekvenser for virksomhedsejere.
  • Data af høj kvalitet kan konsekvent optimere læringsprocessen for AI-modeller.
  • For udviklingen af ​​prædiktive modeller er data af høj kvalitet uundgåelig.

5 måder Datakvalitet kan påvirke din AI -løsning

Dårlige data

Nu er dårlige data et paraplybegreb, der kan bruges til at beskrive datasæt, der er ufuldstændige, irrelevante eller unøjagtigt mærket. Fremkomsten af ​​nogen eller alle af disse ødelægger i sidste ende AI-modeller. Datahygiejne er en afgørende faktor i AI-træningsspektret, og jo mere du fodrer dine AI-modeller med dårlige data, jo mere gør du dem forgæves.

For at give dig en hurtig ide om virkningen af ​​dårlige data, skal du forstå, at flere store organisationer ikke kunne udnytte AI-modeller til deres fulde potentiale på trods af, at de var i besiddelse af årtiers kunde- og forretningsdata. Årsagen - det meste var dårlige data.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Databias

Bortset fra dårlige data og dets underkoncepter, eksisterer der en anden plagende bekymring kaldet bias. Dette er noget, som virksomheder og virksomheder rundt om i verden kæmper for at tackle og rette op på. Med enkle ord er databias den naturlige tilbøjelighed af datasæt til en bestemt tro, ideologi, segment, demografi eller andre abstrakte begreber.

Databias er farligt for dit AI-projekt og i sidste ende forretning på mange måder. AI-modeller trænet med forudindtaget data kan udsende resultater, der er gunstige eller ugunstige for visse elementer, entiteter eller lag i samfundet.

Også databias er for det meste ufrivillig, der stammer fra medfødte menneskelige overbevisninger, ideologier, tilbøjeligheder og forståelse. På grund af dette kan databias sive ind i enhver fase af AI-træning, såsom dataindsamling, algoritmeudvikling, modeltræning og mere. At have en dedikeret ekspert eller rekruttere et team af kvalitetssikringseksperter kan hjælpe dig med at afbøde databias fra dit system.

Datavolumen

Der er to aspekter af dette:

  • At have enorme mængder af data
  • Og har meget lidt data

Begge påvirker kvaliteten af ​​din AI-model. Selvom det kan se ud til, at det er en god ting at have enorme mængder data, viser det sig, at det ikke er det. Når du genererer store mængder data, ender det meste med at være ubetydelige, irrelevante eller ufuldstændige – dårlige data. På den anden side gør det at have meget få data AI-træningsprocessen ineffektiv, da uovervågede læringsmodeller ikke kan fungere korrekt med meget få datasæt.

Statistikker afslører, at selvom 75 % af virksomhederne over hele verden sigter mod at udvikle og implementere AI-modeller til deres virksomhed, er det kun 15 % af dem, der formår at gøre det på grund af den manglende tilgængelighed af den rigtige type og mængde data. Så den mest ideelle måde at sikre den optimale mængde data til dine AI-projekter er at outsource sourcingsprocessen.

Data til stede i siloer

Data til stede i siloer Så hvis jeg har en tilstrækkelig mængde data, er mit problem så løst?

Tja, svaret er, det afhænger af, og det er derfor, det er det perfekte tidspunkt at bringe frem i lyset, hvad der kaldes data siloer. Data, der findes på isolerede steder eller myndigheder, er lige så dårlige som ingen data. Det betyder, at dine AI-træningsdata skal være let tilgængelige for alle dine interessenter. Manglen på interoperabilitet eller adgang til datasæt resulterer i dårlig kvalitet af resultater eller endnu værre, utilstrækkelig volumen til at kickstarte træningsprocessen.

Bekymringer om dataanmærkning

Datanotering er den fase i AI-modeludviklingen, der dikterer maskiner og deres powering-algoritmer for at give mening i, hvad der tilføres dem. En maskine er en kasse, uanset om den er tændt eller slukket. For at indgyde en funktionalitet, der ligner hjernen, udvikles og implementeres algoritmer. Men for at disse algoritmer skal fungere korrekt, skal neuroner i form af metainformation gennem dataannotering udløses og overføres til algoritmerne. Det er præcis, når maskiner begynder at forstå, hvad de skal se, få adgang til og behandle, og hvad de skal gøre i første omgang.

Dårligt annoterede datasæt kan få maskiner til at afvige fra, hvad der er sandt og skubbe dem til at levere skæve resultater. Forkerte datamærkningsmodeller gør også alle de tidligere processer såsom dataindsamling, rensning og kompilering irrelevante ved at tvinge maskiner til at behandle datasæt forkert. Så der skal udvises optimal omhu for at sikre, at data annoteres af eksperter eller SMV'er, som ved, hvad de laver.

Indpakning op

Vi kan ikke gentage vigtigheden af ​​data af god kvalitet for den gnidningsløse funktion af din AI-model. Så hvis du udvikler en AI-drevet løsning, skal du tage den nødvendige tid til at arbejde på at eliminere disse tilfælde fra dine operationer. Arbejd med dataleverandører, eksperter, og gør hvad som helst for at sikre, at dine AI-modeller kun bliver trænet af data af høj kvalitet.

Held og lykke!

Social Share

Du vil måske også kunne lide