Egy futurisztikus koncepció, amelynek gyökerei a 60-as évek elejére nyúlnak vissza, arra várt, hogy ez az egyetlen játékváltó pillanat ne csak mainstream legyen, hanem elkerülhetetlen is. Igen, a Big Data térnyeréséről beszélünk, és arról, hogy ez hogyan tette lehetővé, hogy egy olyan rendkívül összetett koncepció, mint a mesterséges intelligencia (AI) globális jelenséggé váljon.
Ez a tény arra utal, hogy a mesterséges intelligencia hiányos vagy inkább lehetetlen az adatok, valamint azok előállítása, tárolása és kezelése nélkül. És mint minden elv univerzális, ez igaz az AI térben is. Ahhoz, hogy az AI modell zökkenőmentesen működjön, és pontos, időszerű és releváns eredményeket érjen el, kiváló minőségű adatokkal kell kiképezni.
Ez a meghatározó feltétel azonban minden méretű és méretű vállalat számára nehezen harcol. Noha nincs elég ötlet és megoldás a valós problémákra, amelyeket az AI megoldhatna, ezek többsége papíron létezett (vagy létezik). Ami a megvalósításuk gyakorlatiasságát illeti, az adatok elérhetősége és azok jó minősége válik elsődleges gáttá.
Tehát, ha új vagy az AI térben, és kíváncsi vagy, hogyan befolyásolja az adatok minősége az AI eredményeit és a megoldások teljesítményét, akkor itt egy átfogó leírás. Előtte azonban gyorsan értsük meg, miért fontosak a minőségi adatok az AI optimális teljesítményéhez.
A minőségi adatok szerepe az AI teljesítményében
- A jó minőségű adatok biztosítják, hogy az eredmények pontosak legyenek, és hogy megoldjanak egy célt vagy egy valós problémát.
- A jó minőségű adatok hiánya nemkívánatos jogi és pénzügyi következményekkel járhat a vállalkozások tulajdonosai számára.
- A kiváló minőségű adatok következetesen optimalizálhatják az AI modellek tanulási folyamatát.
- A prediktív modellek kifejlesztéséhez elkerülhetetlen a jó minőségű adat.
5 módja annak, hogy az adatminőség befolyásolja az AI megoldását
Rossz adatok
Most a rossz adatok egy ernyőfogalom, amellyel leírhatók a hiányos, irreleváns vagy pontatlanul megjelölt adatkészletek. Ezek mindegyikének vagy mindegyikének feldarabolása végül elrontja az AI modelleket. Az adathigiénia kulcsfontosságú tényező az AI képzési spektrumában, és minél többet táplálja AI modelljeit rossz adatokkal, annál inkább hiábavalóvá teszi őket.
Ahhoz, hogy gyors képet kapjon a rossz adatok hatásáról, értse meg, hogy számos nagy szervezet nem tudta teljes mértékben kihasználni az AI -modelleket, annak ellenére, hogy több évtizedes ügyfél- és üzleti adatokkal rendelkezett. Az ok - a legtöbb esetben rossz adatok voltak.
Adat torzítás
A rossz adatokon és azok alkoncepcióin kívül létezik még egy súlyos probléma, az elfogultság. Ezt a cégek és vállalkozások szerte a világon igyekeznek megoldani és kijavítani. Egyszerűen fogalmazva, az adatok torzítása az adathalmazok természetes hajlama egy bizonyos hit, ideológia, szegmens, demográfia vagy más elvont fogalom felé.
Az adatok torzítása sok szempontból veszélyes az AI -projektre és végső soron az üzleti életre. Az elfogult adatokkal képzett AI -modellek olyan eredményeket sugározhatnak, amelyek kedvezőek vagy kedvezőtlenek a társadalom egyes elemei, entitásai vagy rétegei számára.
Ezenkívül az adatok elfogultsága többnyire önkéntelen, veleszületett emberi meggyőződésekből, ideológiákból, hajlamokból és megértésből fakad. Emiatt az adatok torzítása behatolhat az AI képzés bármely szakaszába, például az adatgyűjtésbe, az algoritmusfejlesztésbe, a modellképzésbe stb. Egy dedikált szakértő vagy a minőségbiztosítási szakemberek csapatának toborzása segíthet csökkenteni a rendszerből származó adatok torzítását.
Adatmennyiség
Ennek két aspektusa van:
- Hatalmas mennyiségű adat birtokában
- És nagyon kevés adat áll rendelkezésre
Mindkettő befolyásolja az AI modelljének minőségét. Bár úgy tűnhet, hogy a hatalmas mennyiségű adat jó dolog, kiderül, hogy nem az. Amikor tömeges adatmennyiséget állít elő, annak nagy része jelentéktelen, irreleváns vagy hiányos - rossz adat. Másrészt, ha nagyon kevés adat áll rendelkezésre, az AI képzési folyamat eredménytelenné válik, mivel a felügyelet nélküli tanulási modellek nem tudnak megfelelően működni nagyon kevés adatkészlettel.
A statisztikák azt mutatják, hogy bár a vállalkozások 75% -a világszerte AI -modellek kifejlesztését és bevezetését célozza meg üzleti tevékenységéhez, csak 15% -uknak sikerül ezt megtenni a megfelelő típusú és mennyiségű adat hiánya miatt. Tehát a legideálisabb módja annak, hogy AI -projektjeihez optimális adatmennyiséget biztosítson, a beszerzési folyamat kiszervezése.
Az adatok jelen vannak a silókban
Tehát, ha megfelelő adatmennyiséggel rendelkezem, akkor megoldódott a problémám?
Nos, a válasz az, hogy attól függ, és éppen ezért ez a tökéletes alkalom arra, hogy napvilágra hozzuk az úgynevezett adatokat silók. Az elszigetelt helyeken vagy hatóságokban található adatok olyan rosszak, mint az adatok. Ez azt jelenti, hogy az AI képzési adatainak könnyen hozzáférhetőnek kell lenniük minden érdekelt félnek. Az interoperabilitás vagy az adatkészletekhez való hozzáférés hiánya az eredmények gyenge minőségét vagy rosszabb, nem megfelelő hangerőt eredményez az oktatási folyamat elindításához.
Az adatokkal kapcsolatos megjegyzések
Adatok megjegyzése ez az a fázis az AI -modellfejlesztésben, amely a gépeket és azok működtető algoritmusait diktálja, hogy értelmezzék, mit táplálnak nekik. A gép egy doboz, függetlenül attól, hogy be van -e kapcsolva. Az agyhoz hasonló funkcionalitás bevezetéséhez algoritmusokat fejlesztenek és telepítenek. De ahhoz, hogy ezek az algoritmusok megfelelően működjenek, az idegsejteket meta-információ formájában, az adatok megjegyzései révén kell kiváltani és továbbítani az algoritmusoknak. Pontosan ekkor kezdik a gépek megérteni, mit kell látniuk, mit kell elérniük, és mit kell tenniük.
A rosszul megjegyzett adatkészletek eltéríthetik a gépeket a valóditól, és ferde eredmények elérésére kényszeríthetik őket. A hibás adatcímkézési modellek az összes korábbi folyamatot, például az adatgyűjtést, a tisztítást és a fordítást is irrelevánssá teszik, mivel arra kényszerítik a gépeket, hogy helytelenül dolgozzák fel az adatkészleteket. Ezért optimális gondossággal kell eljárni annak biztosítása érdekében, hogy az adatokat szakértők vagy kkv -k jegyzik fel, akik tudják, mit csinálnak.
Csomagolta
Nem ismételhetjük meg a jó minőségű adatok fontosságát AI -modellje zökkenőmentes működése szempontjából. Tehát, ha mesterséges intelligenciával működő megoldást fejleszt, szánjon időt arra, hogy megszüntesse ezeket az eseteket a műveleteiből. Dolgozzon együtt adatszolgáltatókkal, szakértőkkel, és tegyen meg mindent annak érdekében, hogy AI-modelljeit csak kiváló minőségű adatok képezzék.
Sok szerencsét!
