Ett futuristiskt koncept som har sina rötter från tidigt 60-tal har väntat på att det enda spelbytande ögonblicket inte bara ska bli vanligt utan också oundvikligt. Ja, vi pratar om uppkomsten av Big Data och hur detta har gjort det möjligt för ett mycket komplext koncept som artificiell intelligens (AI) att bli ett globalt fenomen.
Just detta faktum borde ge oss antydan att AI är ofullständig eller snarare omöjlig utan data och sätten att generera, lagra och hantera den. Och som att alla principer är universella, så gäller detta också i AI -utrymmet. För att en AI-modell ska fungera sömlöst och leverera exakta, aktuella och relevanta resultat måste den utbildas med data av hög kvalitet.
Detta definierande villkor är dock vad företag i alla storlekar och skalor har svårt att slåss. Även om det inte saknas idéer och lösningar på verkliga problem som kan lösas med AI, har de flesta existerat (eller finns) på papper. När det gäller hur praktiskt det är att implementera dem blir tillgängligheten av data och dess goda kvalitet ett primärt hinder.
Så om du är ny på AI-området och undrar hur datakvalitet påverkar AI-resultat och lösningarnas prestanda, här är en omfattande skrivning. Men innan det, låt oss snabbt förstå varför kvalitetsdata är viktiga för optimal AI -prestanda.
Kvalitetsdatas roll i AI -prestanda
- Data av god kvalitet säkerställer att resultaten eller resultaten är korrekta och att de löser ett syfte eller ett verkligt problem.
- Bristen på data av god kvalitet kan leda till oönskade juridiska och ekonomiska konsekvenser för företagare.
- Högkvalitativa data kan konsekvent optimera inlärningsprocessen för AI-modeller.
- För utveckling av förutsägbara modeller är data av hög kvalitet oundvikliga.
5 sätt Datakvalitet kan påverka din AI -lösning
Dålig data
Nu är dålig data en paraplyterm som kan användas för att beskriva datauppsättningar som är ofullständiga, irrelevanta eller felaktigt märkta. Beskärningen av någon eller alla av dessa förstör så småningom AI -modeller. Datahygien är en avgörande faktor i AI -utbildningsspektrumet och ju mer du matar dina AI -modeller med dålig data, desto mer gör du dem meningslösa.
För att ge dig en snabb uppfattning om effekterna av dålig data, förstå att flera stora organisationer inte kunde utnyttja AI -modeller till sin fulla potential trots att de hade besatt decennier av kund- och affärsdata. Anledningen - det mesta var dålig data.
Databias
Förutom dåliga data och dess underbegrepp finns det en annan plågsam oro som kallas förspänning. Detta är något som företag och företag runt om i världen kämpar för att ta itu med och åtgärda. I enkla ord är dataförskjutning den naturliga lutningen av datamängder mot en viss tro, ideologi, segment, demografi eller andra abstrakta begrepp.
Databias är farligt för ditt AI -projekt och i slutändan verksamhet på många sätt. AI -modeller som tränats med partisk data kan sprida resultat som är gynnsamma eller ogynnsamma för vissa element, enheter eller skikt i samhället.
Datafördomar är också oftast ofrivilliga och härrör från medfödda mänskliga övertygelser, ideologier, böjelser och förståelse. På grund av detta kan dataförskjutning sippra in i alla faser av AI -utbildning, såsom datainsamling, algoritmutveckling, modellträning och mer. Att ha en dedikerad expert eller rekrytera ett team av kvalitetssäkringsproffs kan hjälpa dig att minska dataskyddet från ditt system.
Datavolym
Det finns två aspekter av detta:
- Med massiva datamängder
- Och har väldigt lite data
Båda påverkar kvaliteten på din AI -modell. Även om det kan tyckas att det är bra att ha massiva datamängder, visar det sig att det inte är det. När du genererar massvolymer data blir det mesta obetydligt, irrelevant eller ofullständigt - dålig data. Å andra sidan, med mycket lite data gör AI -träningsprocessen ineffektiv eftersom oövervakade inlärningsmodeller inte kan fungera korrekt med mycket få datamängder.
Statistik avslöjar att även om 75% av företagen runt om i världen siktar på att utveckla och distribuera AI -modeller för sitt företag, lyckas endast 15% av dem göra det på grund av bristen på tillgång till rätt typ och volym data. Så det mest idealiska sättet att säkerställa optimal datamängd för dina AI -projekt är att lägga ut inköpsprocessen.
Data som finns i silor
Så, om jag har en tillräcklig datamängd, är mitt problem löst?
Svaret är, det beror på och det är därför det här är den perfekta tiden att visa vad som kallas data silor. Data som finns på isolerade platser eller myndigheter är lika dåliga som inga data. Det betyder att dina AI -utbildningsdata måste vara lättåtkomliga för alla dina intressenter. Bristen på driftskompatibilitet eller tillgång till datamängder leder till dålig resultatkvalitet eller sämre, otillräcklig volym för att starta träningsprocessen.
Oro för dataannotering
Dataanmärkning är den fasen i AI -modellutvecklingen som dikterar maskiner och deras drivalgoritmer för att förstå vad som matas till dem. En maskin är en låda oavsett om den är på eller av. För att ingjuta en funktion som liknar hjärnan, utvecklas och distribueras algoritmer. Men för att dessa algoritmer ska fungera korrekt måste neuroner i form av metainformation genom dataanmärkning triggas och överföras till algoritmerna. Det är just då maskiner börjar förstå vad de måste se, komma åt och bearbeta och vad de måste göra i första hand.
Dåligt kommenterade datauppsättningar kan få maskiner att avvika från vad som är sant och få dem att ge snedställda resultat. Fel datamärkningsmodeller gör också alla tidigare processer som datainsamling, rengöring och sammanställning irrelevant genom att tvinga maskiner att behandla datamängder felaktigt. Så, vi måste vara noga med att se till att data kommenteras av experter eller små och medelstora företag, som vet vad de gör.
Inslag Up
Vi kan inte upprepa vikten av data av god kvalitet för att din AI -modell ska fungera smidigt. Så, om du utvecklar en AI-driven lösning, ta den tid som krävs för att arbeta med att eliminera dessa instanser från din verksamhet. Arbeta med dataleverantörer, experter och gör vad som krävs för att se till att dina AI-modeller bara tränas av data av hög kvalitet.
Lycka till!
