Når vi beskæftiger os med kunstig intelligens (AI), genkender vi undertiden kun effektiviteten og nøjagtigheden af beslutningssystemet. Vi identificerer ikke de utallige kampe med AI-implementeringer i den anden ende af spektret. Som et resultat investerer virksomheder for meget i deres ambitioner og ender med et underordnet investeringsafkast. Desværre er dette et scenarie, som mange virksomheder oplever, når de gennemgår processen med AI-implementering.
Efter at have gennemgået årsagerne til et dårligt investeringsafkast, herunder ineffektive AI-systemer, forsinkede produktlanceringer eller andre mangler ved AI-implementering, er den fælles faktor, der udsættes, normalt dårlige data.
Dataforskere kan kun gøre så meget. Hvis de præsenteres med utilstrækkelige datasæt, vil de ikke gendanne nogen nyttige oplysninger. Ofte skal de arbejde med data, der er ubrugelige, unøjagtige, irrelevante eller alle ovenstående. Omkostningerne ved dårlige data viser sig hurtigt økonomisk og teknisk, når informationen skal implementeres i et projekt.
Ifølge en undersøgelse af TechRepublic, der fokuserede på styring af AI og ML, medførte dårlige data, at 59% af de deltagende virksomheder misberegnede efterspørgslen. Derudover endte 26% af respondenterne med at målrette mod de forkerte udsigter.
Dette indlæg vil undersøge konsekvenserne af dårlige data, og hvordan du kan undgå at spilde ressourcer og generere et betydeligt investeringsafkast fra din AI-træningsfase.
Lad os komme igang.
Hvad er dårlige data?
Garbage in Garbage Out er protokollen efterfulgt af maskinlæringssystemer. Hvis du indfører dårlige data i dit ML-modul til træningsformål, vil det levere dårlige resultater. Hvis du indsætter data af lav kvalitet i dit system, risikerer dit produkt eller din tjeneste at blive mangelfuld. For yderligere at forstå begrebet dårlige data er nedenstående tre almindelige eksempler:
- Alle data, der er forkerte - for eksempel telefonnumre i stedet for e-mail-adresser
- Ufuldstændige eller manglende data - hvis vigtige værdier mangler, er dataene ikke nyttige
- Bias Data - dataintegriteten og dens resultater kompromitteres på grund af frivillig eller ufrivillig fordomme
Det meste af tiden er de data, som analytikere præsenteres for til at træne AI-moduler, ubrugelige. Normalt findes mindst et af eksemplerne ovenfra. Arbejde med unøjagtige oplysninger tvinger dataforskerne til at bruge deres værdifulde tid på at rense data i stedet for at analysere dem eller træne deres systemer.
En tilstand af datalogi og analyse indberette afslører, at næsten 24% af dataforskerne bruger op til 20 timer af deres tid på at søge og forberede data. Undersøgelsen viste også, at yderligere 22% brugte 10-19 timer på at beskæftige sig med dårlige data i stedet for at bruge deres ekspertise til at opbygge mere effektive systemer.
Nu hvor vi kan genkende dårlige data, lad os diskutere, hvordan det kan komme i vejen for at nå dine ambitioner med AI.
Konsekvenserne af dårlige data om din virksomhed
Lad os tage et skridt tilbage for at forklare, i hvilket omfang dårlige data har dine mål. Hvis en dataforsker bruger op til 80% af deres tid til at rense data, falder produktiviteten dramatisk (både individuelt og samlet). Dine økonomiske ressourcer tildeles et højt kvalificeret team, der bruger det meste af sin tid på at gøre overflødigt arbejde.
Lad det håndvask i.
Ikke alene spilder du penge ved at betale en højt kvalificeret professionel for at foretage dataindtastning, men den varighed, der kræves for at træne dine AI-systemer, bliver også udskudt på grund af manglen på kvalitetsdata (dine projekter tager 40 % længere tid at gennemføre). At levere en hurtig produktlancering er helt ude af bordet, hvilket giver dine konkurrenter en konkurrencefordel, hvis de effektivt udnytter deres data scientists.
Dårlige data er ikke kun tidskrævende at håndtere. Det kan også dræne ressourcer fra et teknisk perspektiv. Nedenfor er nogle væsentlige konsekvenser:
- Vedligeholdelse og lagring af dårlige data er dyrt med hensyn til tid og omkostninger.
- Dårlige data kan dræne økonomiske ressourcer. Undersøgelser afslører, at tæt på 9.7 millioner spildes af virksomheder, der beskæftiger sig med dårlige data.
- Hvis dit slutprodukt er unøjagtigt, langsomt eller irrelevant, vil du hurtigt miste troværdighed på markedet.
- Dårlige data kan hæmme dine AI-projekter, fordi de fleste virksomheder ikke genkender de forsinkelser, der er forbundet med at rense utilstrækkelige datasæt.
Hvordan kan virksomhedsejere undgå dårlige data?
Den mest logiske løsning er at forberede sig. At have en god vision og et sæt mål for dine ambitioner om AI-implementering kan hjælpe virksomhedsejere med at undgå mange problemer relateret til dårlige data. Næste er at have en fornuftig strategi til at nedbryde alle sandsynligvis brugssager med AI-systemer.
Når virksomheden er forberedt korrekt til AI-implementering, er næste skridt at arbejde med en erfaren leverandør af dataindsamling som eksperter hos Shaip, til at hente, kommentere og levere relevante data af høj kvalitet, der er skræddersyet til dit projekt. Hos Shaip har vi en utrolig modus operandi med hensyn til dataindsamling og annotering. Efter at have arbejdet med hundredvis af kunder i fortiden, sikrer vi, at dine datakvalitetsstandarder bliver opfyldt ved hvert trin i AI-implementeringsprocessen.
Vi følger strenge kvalitetsvurderingsmålinger for at kvalificere de data, vi indsamler, og implementere en lufttæt ledelsesprocedure for dårlige data ved hjælp af bedste praksis. Vores metoder giver dig mulighed for at træne dine AI-systemer med de mest præcise og nøjagtige data, der er tilgængelige i din niche.
Book en en-til-en konsultation med os i dag for at accelerere din AI-træningsdatastrategi.