Една футуристична концепция, чиито корени датират от началото на 60-те години, чака този момент, променящ играта, да стане не само мейнстрийм, но и неизбежен. Да, говорим за възхода на Големите данни и как това направи възможно една много сложна концепция като изкуствения интелект (AI) да се превърне в глобален феномен.
Самият този факт трябва да ни подскаже, че AI е непълен или по-скоро невъзможен без данни и начините за тяхното генериране, съхраняване и управление. И тъй като всички принципи са универсални, това е вярно и в пространството на ИИ. За да може един AI модел да функционира безпроблемно и да предоставя точни, навременни и подходящи резултати, той трябва да бъде обучен с висококачествени данни.
Въпреки това, това определящо условие е това, с което компании от всякакъв размер и мащаб трудно се борят. Въпреки че няма недостиг на идеи и решения на проблеми от реалния свят, които биха могли да бъдат разрешени от AI, повечето от тях са съществували (или съществуват) на хартия. Що се отнася до практичността на прилагането им, наличието на данни и доброто им качество се превръща в основна бариера.
Така че, ако сте нов в пространството на AI и се чудите как качеството на данните влияе върху резултатите от AI и производителността на решенията, ето изчерпателен преглед. Но преди това нека бързо разберем защо качествените данни са важни за оптималната производителност на AI.
Роля на данните за качеството в производителността на AI
- Данните с добро качество гарантират, че резултатите или резултатите са точни и че решават цел или проблем от реалния свят.
- Липсата на качествени данни може да доведе до нежелани правни и финансови последици за собствениците на фирми.
- Висококачествените данни могат последователно да оптимизират процеса на обучение на AI модели.
- За разработването на прогнозни модели висококачествените данни са неизбежни.
5 начина качеството на данните може да повлияе на вашето AI решение
Лоши данни
Сега лошите данни са общ термин, който може да се използва за описание на набори от данни, които са непълни, неуместни или неточно етикетирани. Появата на някои или всички от тях в крайна сметка разваля AI моделите. Хигиената на данните е решаващ фактор в спектъра на обучение на AI и колкото повече захранвате вашите AI модели с лоши данни, толкова повече ги правите безполезни.
За да ви дадем бърза представа за въздействието на лошите данни, разберете, че няколко големи организации не можаха да използват AI моделите до пълния им потенциал, въпреки че притежаваха десетилетия клиентски и бизнес данни. Причината – повечето бяха лоши данни.
Отклонение в данните
Освен лошите данни и техните подконцепции, съществува и друга мъчителна грижа, наречена пристрастност. Това е нещо, с което компаниите и бизнесите по света се борят да се справят и поправят. С прости думи, пристрастието към данните е естествената склонност на наборите от данни към конкретно убеждение, идеология, сегмент, демография или други абстрактни понятия.
Изкривяването на данните е опасно за вашия AI проект и в крайна сметка за бизнеса по много начини. Моделите на ИИ, обучени с пристрастни данни, биха могли да излъчат резултати, които са благоприятни или неблагоприятни за определени елементи, субекти или слоеве на обществото.
Освен това пристрастията към данните са предимно неволни, произтичащи от вродени човешки вярвания, идеологии, наклонности и разбиране. Поради това отклонението на данните може да проникне във всяка фаза на обучението на AI, като събиране на данни, разработване на алгоритми, обучение на модели и др. Наличието на специализиран експерт или набирането на екип от професионалисти по осигуряване на качеството може да ви помогне да намалите пристрастията на данните от вашата система.
Обем на данни
Това има два аспекта:
- Имате огромни обеми от данни
- И има много малко данни
И двете влияят върху качеството на вашия AI модел. Въпреки че може да изглежда, че наличието на огромни обеми от данни е нещо добро, се оказва, че не е така. Когато генерирате масивни обеми от данни, повечето от тях се оказват незначителни, неуместни или непълни – лоши данни. От друга страна, наличието на много малко данни прави процеса на обучение на AI неефективен, тъй като моделите за обучение без надзор не могат да функционират правилно с много малко набори от данни.
Статистиката разкрива, че въпреки че 75% от бизнесите по света се стремят да разработят и внедрят AI модели за своя бизнес, само 15% от тях успяват да го направят поради липсата на наличност на правилния тип и обем данни. Така че най-идеалният начин да осигурите оптимален обем данни за вашите AI проекти е да възложите процеса на снабдяване.
Данни, налични в силози
Е, отговорът е, зависи и затова това е идеалният момент да извадим на светло това, което се нарича данни силози. Данните, налични на изолирани места или органи, са толкова лоши, колкото и липсата на данни. Това означава, че вашите данни за обучение на AI трябва да бъдат лесно достъпни за всички ваши заинтересовани страни. Липсата на оперативна съвместимост или достъп до набори от данни води до лошо качество на резултатите или по-лошо, недостатъчен обем за стартиране на процеса на обучение.
Проблеми с анотацията на данни
Анотиране на данни е онази фаза в разработването на AI модели, която диктува машините и техните захранващи алгоритми да осмислят това, което им се подава. Машината е кутия, независимо дали е включена или изключена. За да се внуши функционалност, подобна на мозъка, се разработват и внедряват алгоритми. Но за да функционират правилно тези алгоритми, невроните под формата на метаинформация чрез анотация на данни трябва да бъдат задействани и предадени на алгоритмите. Точно тогава машините започват да разбират какво трябва да видят, имат достъп и да обработват и какво трябва да направят на първо място.
Лошо анотираните набори от данни могат да накарат машините да се отклонят от това, което е истината и да ги подтикнат да предоставят изкривени резултати. Неправилните модели за етикетиране на данни също правят всички предишни процеси като събиране на данни, почистване и компилиране неуместни, като принуждават машините да обработват набори от данни погрешно. Така че трябва да се внимава максимално, за да се гарантира, че данните са анотирани от експерти или МСП, които знаят какво правят.
Завършвайки
Не можем да повторим важността на данните с добро качество за гладкото функциониране на вашия AI модел. Така че, ако разработвате решение, задвижвано от AI, отделете необходимото време, за да работите върху елиминирането на тези случаи от вашите операции. Работете с доставчици на данни, експерти и направете всичко необходимо, за да гарантирате, че вашите AI модели се обучават само с висококачествени данни.
Късмет!
