Amikor mesterséges intelligenciával (AI) foglalkozunk, néha csak a döntéshozó rendszer hatékonyságát és pontosságát ismerjük fel. Nem sikerül azonosítanunk a mesterséges intelligencia megvalósításainak elmondhatatlan küzdelmeit a spektrum másik végén. Ennek eredményeként a vállalatok túl sokat fektetnek ambícióikba, és alulteljesítő ROI -val rendelkeznek. Sajnos ezt a forgatókönyvet sok vállalat tapasztalja az AI megvalósításának folyamatán.
Miután áttekintette a rossz ROI okait, beleértve a nem hatékony AI rendszereket, a késedelmes termékbevezetéseket vagy az AI megvalósítással kapcsolatos egyéb hiányosságokat, a közös tényező, amely nyilvánosságra kerül, általában a rossz adatok.
Az adattudósok csak annyit tehetnek. Ha nem megfelelő adathalmazokat mutatnak be, nem fognak hasznos információkat visszaállítani. Gyakran olyan adatokkal kell dolgozniuk, amelyek használhatatlanok, pontatlanok, irrelevánsak vagy a fentiek mindegyike. A rossz adatok költségei gyorsan nyilvánvalóvá válnak pénzügyileg és technikailag, ha az információt egy projektben kell megvalósítani.
A találmány egy felmérés a TechRepublic által, amely az AI és az ML kezelésére irányult, a rossz adatok miatt a részt vevő vállalatok 59% -a tévesen számította ki a keresletet. Ezenkívül a válaszadók 26% -a végül rossz kilátásokat céloz meg.
Ez a bejegyzés megvizsgálja a rossz adatok következményeit, és azt, hogyan kerülheti el az erőforrások pazarlását, és hogyan hozhat létre jelentős megtérülést AI képzési fázisából.
Lássunk neki.
Mi a rossz adat?
A Garbage in Garbage Out a gépi tanulási rendszerek által követett protokoll. Ha rossz adatokat tölt be az ML modulba képzési célokra, az rossz eredményeket eredményez. Ha rossz minőségű adatokat visz be a rendszerébe, akkor a termék vagy szolgáltatás hibás. A rossz adatok fogalmának további megértése érdekében az alábbiakban három gyakori példa látható:
- Bármilyen helytelen adat - például telefonszámok az e -mail címek helyén
- Hiányos vagy hiányzó adatok - ha a döntő értékek hiányoznak, az adatok nem hasznosak
- Elfogult adatok - az adatok integritása és eredményei veszélybe kerülnek önkéntes vagy akaratlan előítéletek miatt
Az elemzők legtöbbször haszontalanok azok az adatok, amelyeket az elemzők bemutatnak az AI -modulok betanítására. Általában a fenti példák közül legalább egy létezik. A pontatlan információkkal való együttműködés arra kényszeríti az adattudósokat, hogy értékes idejüket az adatok tisztításával töltsék, ahelyett, hogy elemzik vagy képzik rendszereiket.
Az adattudomány és az elemzés állapota jelentést kiderül, hogy az adattudósok közel 24% -a az idejéből akár 20 órát is tölt adatkereséssel és előkészítéssel. A tanulmány azt is megállapította, hogy további 22% -uk 10-19 órát töltött rossz adatokkal, ahelyett, hogy szakértelmét felhasználta volna a hatékonyabb rendszerek kiépítésére.
Most, hogy felismerhetjük a rossz adatokat, beszélgessünk arról, hogyan akadályozhatják meg céljaid elérését az AI -val.
A rossz adatok következményei az Ön vállalkozására vonatkozóan
Tegyünk egy lépést hátra, hogy megmagyarázzuk, milyen mértékben vannak rossz célok a céljaival kapcsolatban. Ha egy adattudós idejének akár 80% -át is az adatok tisztítására fordítja, akkor a termelékenység drámaian csökken (egyénileg és együttesen is). Pénzügyi erőforrásait egy magasan képzett csapatra fordítják, amely idejének nagy részét felesleges munkával tölti.
Hagyd ezt mosogató be
Nemcsak pénzt pazarol azzal, hogy magasan képzett szakembert fizet az adatbevitelért, hanem az AI-rendszerek betanításához szükséges időtartam is elhalasztja a hiánya miatt. minőségi adatok (a projektjei 40%-kal több időt vesznek igénybe). A gyors termékbemutatás teljes egészében kizárt, és versenyelőnyt biztosít a versenytársaknak, ha hatékonyan hasznosítják az adattudósukat.
A rossz adatok kezelése nem csak időigényes. Technikai szempontból is kimerítheti az erőforrásokat. Az alábbiakban néhány jelentős következményt mutatunk be:
- A rossz adatok karbantartása és tárolása költséges az idő és a költség tekintetében.
- A rossz adatok elszívhatják a pénzügyi forrásokat. Tanulmányok azt mutatják, hogy közel 9.7 millió eurót pazarolnak el a rossz adatokkal foglalkozó vállalkozások.
- Ha a végterméke pontatlan, lassú vagy lényegtelen, akkor gyorsan elveszíti hitelességét a piacon.
- A rossz adatok gátolhatják az AI -projekteket, mert a legtöbb vállalat nem ismeri fel a nem megfelelő adatkészletek tisztításával kapcsolatos késéseket.
Hogyan kerülhetik el a vállalkozások tulajdonosai a rossz adatokat?
A leglogikusabb megoldás a felkészülés. Ha jó elképzelései és céljai vannak a mesterségesintelligencia -megvalósítási ambícióihoz, segíthet a vállalkozások tulajdonosainak elkerülni a rossz adatokkal kapcsolatos problémákat. A következő lépés az, hogy legyen egy ésszerű stratégiánk az összes valószínűleg használati eset lebontására az AI rendszerekkel.
Miután a vállalkozás megfelelően felkészült a mesterséges intelligencia megvalósítására, a következő lépés egy tapasztalt munkatársakkal való együttműködés adatgyűjtés szállítója a Shaip szakértőihez hasonlóan, hogy a projektjéhez szabott releváns adatokat szerezzenek be, jegyezzenek fel és biztosítsanak minőségileg. A Shaipnél hihetetlen működési módunk van az adatgyűjtéssel és a megjegyzésekkel kapcsolatban. A múltban több száz ügyféllel dolgoztunk együtt, így biztosítjuk, hogy az Ön adatminőségi előírásai az AI megvalósítási folyamatának minden lépésében megfeleljenek.
Szigorú minőségértékelési mutatókat követünk, hogy minősítsük az összegyűjtött adatokat, és a legjobb gyakorlatokat alkalmazva légmentesen zárjuk a rossz adatkezelési eljárást. Módszereink lehetővé teszik, hogy az Ön mesterséges intelligencia -rendszereit a piacon elérhető legpontosabb és legpontosabb adatokkal képezze ki.
Foglaljon velünk személyes konzultációt még ma, hogy felgyorsíthassa mesterséges intelligencia képzési adatstratégiáját.