Et futuristisk konsept som har sine røtter tilbake til tidlig på 60-tallet, har ventet på at det ene øyeblikket skal bli ikke bare mainstream, men også uunngåelig. Ja, vi snakker om fremveksten av Big Data og hvordan dette har gjort det mulig for et svært komplekst konsept som Artificial Intelligence (AI) å bli et globalt fenomen.
Dette faktum burde gi oss hintet om at AI er ufullstendig eller snarere umulig uten data og måtene å generere, lagre og administrere dem på. Og som alle prinsipper er universelle, gjelder dette også i AI-området. For at en AI-modell skal fungere sømløst og levere nøyaktige, rettidige og relevante resultater, må den trenes med data av høy kvalitet.
Imidlertid er denne avgjørende betingelsen hva selskaper i alle størrelser og skalaer finner det vanskelig å kjempe mot. Selv om det ikke er mangel på ideer og løsninger på problemer i den virkelige verden som kan løses av AI, har de fleste av dem eksistert (eller eksisterer) på papiret. Når det kommer til det praktiske ved implementeringen, blir tilgjengeligheten av data og den gode kvaliteten på dem en primær barriere.
Så hvis du er ny på AI-området og lurer på hvordan datakvalitet påvirker AI-resultater og ytelsen til løsninger, her er en omfattende oppskrift. Men før det, la oss raskt forstå hvorfor kvalitetsdata er viktig for optimal AI-ytelse.
Kvalitetsdatas rolle i AI-ytelse
- Data av god kvalitet sikrer at utfall eller resultater er nøyaktige og at de løser et formål eller et problem i den virkelige verden.
- Mangelen på data av god kvalitet kan føre til uønskede juridiske og økonomiske konsekvenser for bedriftseiere.
- Data av høy kvalitet kan konsekvent optimalisere læringsprosessen til AI-modeller.
- For utvikling av prediktive modeller er data av høy kvalitet uunngåelig.
5 måter Datakvalitet kan påvirke din AI -løsning
Dårlige data
Nå er dårlige data et paraplybegrep som kan brukes til å beskrive datasett som er ufullstendige, irrelevante eller unøyaktig merket. Det å dukke opp noen eller alle av disse ødelegger til slutt AI-modeller. Datahygiene er en avgjørende faktor i AI-treningsspekteret, og jo mer du mater AI-modellene dine med dårlige data, jo mer gjør du dem nytteløse.
For å gi deg en rask idé om virkningen av dårlige data, må du forstå at flere store organisasjoner ikke kunne utnytte AI-modeller til sitt fulle potensial til tross for at de hadde flere tiår med kunde- og forretningsdata. Årsaken - det meste var dårlige data.
Databias
Bortsett fra dårlige data og dens underkonsepter, eksisterer det en annen plagsom bekymring kalt skjevhet. Dette er noe bedrifter og virksomheter rundt om i verden sliter med å takle og fikse. Med enkle ord er databias den naturlige tilbøyeligheten til datasett mot en bestemt tro, ideologi, segment, demografi eller andre abstrakte konsepter.
Databias er farlig for AI-prosjektet ditt og til slutt virksomheten på mange måter. AI-modeller trent med partiske data kan gi resultater som er gunstige eller ugunstige for visse elementer, enheter eller lag i samfunnet.
Databias er også for det meste ufrivillig, som stammer fra medfødt menneskelig tro, ideologier, tilbøyeligheter og forståelse. På grunn av dette kan databias trenge inn i alle faser av AI-trening som datainnsamling, algoritmeutvikling, modelltrening og mer. Å ha en dedikert ekspert eller rekruttere et team med kvalitetssikringseksperter kan hjelpe deg med å redusere databias fra systemet ditt.
Datavolum
Det er to aspekter ved dette:
- Har enorme mengder data
- Og har veldig lite data
Begge påvirker kvaliteten på AI-modellen din. Selv om det kan se ut til at det er en god ting å ha enorme mengder data, viser det seg at det ikke er det. Når du genererer store mengder data, ender det meste opp med å være ubetydelig, irrelevant eller ufullstendig – dårlige data. På den annen side, å ha svært lite data gjør AI-treningsprosessen ineffektiv, ettersom uovervåkede læringsmodeller ikke kan fungere ordentlig med svært få datasett.
Statistikk viser at selv om 75 % av virksomhetene rundt om i verden har som mål å utvikle og distribuere AI-modeller for virksomheten sin, klarer bare 15 % av dem å gjøre det på grunn av mangelen på tilgjengelighet av riktig type og volum av data. Så den mest ideelle måten å sikre det optimale datavolumet for AI-prosjektene dine, er å sette ut innkjøpsprosessen.
Data tilstede i siloer
Så hvis jeg har tilstrekkelig mengde data, er problemet mitt løst?
Vel, svaret er at det kommer an på, og det er derfor dette er det perfekte tidspunktet for å bringe frem det som kalles data siloer. Data som finnes på isolerte steder eller myndigheter er like dårlige som ingen data. Det betyr at AI-treningsdataene dine må være lett tilgjengelige for alle dine interessenter. Mangelen på interoperabilitet eller tilgang til datasett resulterer i dårlig kvalitet på resultatene eller enda verre, utilstrekkelig volum for å kickstarte treningsprosessen.
Bekymringer om datakommentarer
Datanotering er den fasen i AI-modellutviklingen som dikterer maskiner og deres kraftalgoritmer for å gi mening om hva som mates til dem. En maskin er en boks uansett om den er på eller av. For å innpode en funksjonalitet som ligner på hjernen, utvikles og implementeres algoritmer. Men for at disse algoritmene skal fungere ordentlig, må nevroner i form av metainformasjon gjennom dataannotering utløses og overføres til algoritmene. Det er akkurat da maskinene begynner å forstå hva de må se, få tilgang til og behandle og hva de må gjøre i utgangspunktet.
Dårlig kommenterte datasett kan få maskiner til å avvike fra det som er sant og presse dem til å levere skjeve resultater. Feil datamerkingsmodeller gjør også alle tidligere prosesser som datainnsamling, rengjøring og kompilering irrelevante ved å tvinge maskiner til å behandle datasett feil. Så det må tas optimal varsomhet for å sikre at data blir kommentert av eksperter eller små og mellomstore bedrifter, som vet hva de gjør.
Innpakning Up
Vi kan ikke gjenta viktigheten av data av god kvalitet for at AI-modellen din skal fungere jevnt. Så hvis du utvikler en AI-drevet løsning, ta den nødvendige tiden til å jobbe med å eliminere disse forekomstene fra driften. Jobb med dataleverandører, eksperter og gjør hva som helst for å sikre at AI-modellene dine kun blir trent av data av høy kvalitet.
Lykke til!
