'N Futuristiese konsep wat sy oorsprong in die vroeë 60's het, het gewag dat die een spelveranderende oomblik nie net die hoofstroom sou word nie, maar ook onvermydelik. Ja, ons praat oor die opkoms van Big Data en hoe dit 'n baie komplekse konsep soos kunsmatige intelligensie (AI) moontlik gemaak het om 'n wêreldwye verskynsel te word.
Hierdie feit behoort ons die idee te gee dat AI onvolledig of eerder onmoontlik is sonder data en die maniere om dit te genereer, op te slaan en te bestuur. En soos alle beginsels universeel is, geld dit ook in die AI -ruimte. Vir 'n AI-model om naatloos te funksioneer en akkurate, tydige en relevante resultate te lewer, moet dit opgelei word met data van hoë gehalte.
Hierdie bepalende voorwaarde is egter dat ondernemings van alle groottes en skale dit moeilik vind om te veg. Alhoewel daar geen tekort aan idees en oplossings vir werklike probleme is wat deur AI opgelos kan word nie, het die meeste daarvan op papier bestaan (of bestaan dit). As dit kom by die praktiese implementering daarvan, word die beskikbaarheid van data en die goeie kwaliteit daarvan 'n primêre hindernis.
As u dus nuut is in die AI-ruimte en wonder hoe die kwaliteit van data die AI-uitkomste en die prestasie van oplossings beïnvloed, is hier 'n uitgebreide opstel. Maar voor dit, laat ons vinnig verstaan waarom kwaliteitsdata belangrik is vir optimale AI -prestasie.
Rol van kwaliteit data in AI -prestasie
- Data van goeie gehalte verseker dat uitkomste of resultate akkuraat is en dat dit 'n doel of 'n werklike probleem oplos.
- Die gebrek aan goeie kwaliteit data kan ongewenste regs- en finansiële gevolge vir sake -eienaars inhou.
- Data van hoë gehalte kan die leerproses van AI-modelle deurgaans optimaliseer.
- Vir die ontwikkeling van voorspellende modelle is data van hoë gehalte onvermydelik.
5 maniere dat datakwaliteit u AI -oplossing kan beïnvloed
Slegte data
Slegte data is nou 'n sambreelterm wat gebruik kan word om onvolledige, irrelevante of onjuist benoemde datastelle te beskryf. Die opkoms van enige of al hierdie dinge bederf uiteindelik AI -modelle. Datahigiëne is 'n deurslaggewende faktor in die AI -opleidingspektrum en hoe meer u u AI -modelle met slegte data voed, hoe meer maak u dit nutteloos.
Om u 'n vinnige idee te gee van die impak van slegte data, moet u verstaan dat verskeie groot organisasies nie AI -modelle tot hul volle potensiaal kon benut nie, alhoewel hulle al dekades aan data oor kliënte en sake beskik. Die rede - die meeste daarvan was slegte data.
Data vooroordeel
Afgesien van slegte data en die subkonsepte daarvan, bestaan daar nog 'n plaag wat vooroordeel genoem word. Dit is iets wat ondernemings en besighede regoor die wêreld sukkel om aan te pak en reg te stel. In eenvoudige woorde, data -vooroordeel is die natuurlike neiging van datastelle tot 'n spesifieke oortuiging, ideologie, segment, demografie of ander abstrakte konsepte.
Datavooroordeel is op baie maniere gevaarlik vir u AI -projek en uiteindelik vir u besigheid. AI -modelle wat opgelei is met bevooroordeelde data, kan resultate lewer wat gunstig of ongunstig is vir sekere elemente, entiteite of strata van die samelewing.
Data -vooroordeel is ook meestal onwillekeurig, wat voortspruit uit aangebore menslike oortuigings, ideologieë, neigings en begrip. As gevolg hiervan kan data -vooroordeel in enige fase van AI -opleiding insypel, soos data -insameling, algoritme -ontwikkeling, modelopleiding en meer. As u 'n toegewyde deskundige het of 'n span kwaliteitsversekeringspersoneel werf, kan u data -vooroordeel uit u stelsel verminder.
Datavolume
Daar is twee aspekte hieraan:
- Met groot hoeveelhede data
- En met baie min data
Albei beïnvloed die kwaliteit van u AI -model. Alhoewel dit mag lyk asof groot hoeveelhede data 'n goeie ding is, blyk dit dat dit nie die geval is nie. As u groot hoeveelhede data genereer, word die meeste daarvan onbeduidend, irrelevant of onvolledig - slegte data. Aan die ander kant, met baie min data, maak die AI -opleidingsproses ondoeltreffend, aangesien leermodelle sonder toesig nie behoorlik kan funksioneer met baie min datastelle nie.
Statistieke toon aan dat hoewel 75% van die ondernemings regoor die wêreld daarop gemik is om AI -modelle vir hul onderneming te ontwikkel en te implementeer, maar slegs 15% van hulle dit regkry weens die gebrek aan beskikbaarheid van die regte tipe en volume data. Die beste manier om die optimale hoeveelheid data vir u AI -projekte te verseker, is om die verkrygingsproses uit te kontrakteer.
Data wat in silo's voorkom
Is my probleem dan opgelos as ek 'n voldoende hoeveelheid data het?
Die antwoord is, dit hang af en daarom is dit die perfekte tyd om die wat data genoem word, aan die lig te bring silo's. Gegewens wat op geïsoleerde plekke of owerhede voorkom, is so sleg soos geen data nie. Dit beteken dat u AI -opleidingsdata maklik toeganklik moet wees vir al u belanghebbendes. Die gebrek aan interoperabiliteit of toegang tot datastelle lei tot swak resultate of erger, onvoldoende volume om die opleidingsproses aan die gang te sit.
Kommer oor data -aantekeninge
Data-aantekening is die fase in die ontwikkeling van AI -modelle wat masjiene en hul dryfalgoritmes bepaal om te verstaan wat aan hulle gevoer word. 'N Masjien is 'n boks, ongeag of dit aan of af is. Om 'n funksie soortgelyk aan die brein in te boesem, word algoritmes ontwikkel en ontplooi. Maar om hierdie algoritmes behoorlik te laat funksioneer, moet neurone in die vorm van meta-inligting deur data-annotasie geaktiveer word en na die algoritmes oorgedra word. Dit is presies wanneer masjiene begin verstaan wat hulle moet sien, toegang en verwerking het en wat hulle in die eerste plek moet doen.
Slegs geannoteerde datastelle kan masjiene laat afwyk van wat waar is, en hulle daartoe dwing om skewe resultate te lewer. Verkeerde data -etiketteringsmodelle maak ook al die vorige prosesse soos data -insameling, skoonmaak en opstel irrelevant deur masjiene te dwing om datastelle verkeerd te verwerk. Optimale sorg moet dus geneem word om te verseker dat data deur kundiges of KMO's geannoteer word, wat weet wat hulle doen.
Wikkel
Ons kan nie weer die belangrikheid van goeie kwaliteit data herhaal vir die gladde werking van u AI -model nie. As u dus 'n AI-aangedrewe oplossing ontwikkel, neem die nodige tyd om die gevalle uit u bedrywighede te verwyder. Werk saam met dataverkopers, kundiges en doen alles wat u nodig het om te verseker dat u AI-modelle slegs opgelei word deur data van hoë gehalte.
Voorspoed!
