Когато се занимаваме с изкуствен интелект (AI), понякога признаваме само ефективността и точността на системата за вземане на решения. Ние не успяваме да идентифицираме неизброимите борби на внедряването на ИИ в другия край на спектъра. В резултат на това компаниите инвестират твърде много в амбициите си и в крайна сметка получават ниска възвръщаемост на инвестициите. За съжаление, това е сценарий, с който се сблъскват много компании, когато преминават през процеса на внедряване на AI.
След преглед на причините за лоша възвръщаемост на инвестициите, включително неефективни AI системи, забавено пускане на продукти или всякакви други недостатъци по отношение на внедряването на AI, общият фактор, който се излага, обикновено са лошите данни.
Учените по данни могат да направят толкова много. Ако им бъдат представени неадекватни набори от данни, те няма да възстановят никаква полезна информация. Често те трябва да работят с данни, които са неизползваеми, неточни, неуместни или всички изброени по-горе. Цената на лошите данни бързо става очевидна финансово и технически, след като информацията трябва да бъде внедрена в проект.
Според изследване от TechRepublic, който се фокусира върху управлението на AI и ML, лошите данни накараха 59% от участващите предприятия да изчислят грешно търсенето. Освен това 26% от респондентите в крайна сметка са се насочили към грешните перспективи.
Тази публикация ще проучи последствията от лошите данни и как можете да избегнете загубата на ресурси и да генерирате значителна възвръщаемост на инвестициите от вашата фаза на обучение за AI.
Да започваме.
Какво е лоши данни?
Garbage in Garbage Out е протоколът, следван от системите за машинно обучение. Ако подадете лоши данни във вашия ML модул за целите на обучението, това ще доведе до лоши резултати. Въвеждането на данни с ниско качество във вашата система излага вашия продукт или услуга на риск от дефекти. За по-добро разбиране на концепцията за лоши данни, по-долу са дадени три често срещани примера:
- Всички данни, които са неверни – например телефонни номера вместо имейл адреси
- Непълни или липсващи данни – ако липсват важни стойности, данните не са полезни
- Пристрастни данни – целостта на данните и техните резултати са компрометирани поради доброволни или неволни предразсъдъци
През повечето време данните, които се представят на анализаторите за обучение на AI модули, са безполезни. Обикновено съществува поне един от примерите по-горе. Работата с неточна информация принуждава специалистите по данни да прекарват ценното си време в почистване на данни, вместо да ги анализират или да обучават своите системи.
Състояние на науката за данните и анализите докладва разкрива, че почти 24% от специалистите по данни прекарват до 20 часа от времето си в търсене и подготовка на данни. Проучването установи също, че допълнителни 22% са прекарали 10-19 часа в работа с лоши данни, вместо да използват своя опит за изграждане на по-ефективни системи.
Сега, когато можем да разпознаем лошите данни, нека обсъдим как те могат да попречат на постигането на вашите амбиции с AI.
Последиците от лошите данни за вашия бизнес
Нека това мивка инча
Не само, че губите пари, като плащате на висококвалифициран специалист да въведе данни, но и продължителността, необходима за обучение на вашите AI системи, също се отлага поради липсата на данни за качеството (вашите проекти отнемат 40% повече време за изпълнение). Осигуряването на бързо стартиране на продукт е напълно извън масата, което дава на вашата конкуренция конкурентно предимство, ако те използват ефективно своите специалисти по данни.
Справянето с лошите данни отнема не само време. Може да изтощи ресурси и от техническа гледна точка. По-долу са някои важни последици:
- Поддържането и съхраняването на лоши данни е скъпо по отношение на времето и разходите.
- Лошите данни могат да източат финансови ресурси. Проучванията разкриват, че близо 9.7 милиона се губят от фирми, работещи с лоши данни.
- Ако вашият краен продукт е неточен, бавен или неподходящ, бързо ще загубите доверие на пазара.
- Лошите данни могат да попречат на вашите AI проекти, тъй като повечето компании не успяват да разпознаят закъсненията, свързани с почистването на неадекватни набори от данни.
Как собствениците на бизнес могат да избегнат лоши данни?
Най-логичното решение е да сте подготвени. Наличието на добра визия и набор от цели за вашите амбиции за внедряване на AI може да помогне на собствениците на бизнес да избегнат много проблеми, свързани с лоши данни. Следващото е да имате разумна стратегия за разбиване на всички вероятни случаи на употреба с AI системи.
След като бизнесът е подготвен правилно за внедряване на AI, следващата стъпка е да работите с опитен доставчик на събиране на данни като експерти в Shaip, за да извлечете, поясните и предоставите качествени, подходящи данни, пригодени за вашия проект. В Shaip имаме невероятен начин на действие по отношение на събирането на данни и анотацията. След като сме работили със стотици клиенти в миналото, ние гарантираме, че вашите стандарти за качество на данните са изпълнени на всяка стъпка от процеса на внедряване на AI.
Ние следваме строги показатели за оценка на качеството, за да квалифицираме данните, които събираме, и прилагаме херметична процедура за управление на лоши данни, като използваме най-добрите практики. Нашите методи ще ви позволят да обучите вашите AI системи с най-прецизните и точни данни, налични във вашата ниша.
Резервирайте индивидуална консултация с нас днес, за да ускорите вашата стратегия за данни за обучение на AI.