Futurystyczny koncept, którego korzenie sięgają wczesnych lat 60., czekał na ten jeden, zmieniający grę moment, aby stać się nie tylko głównym nurtem, ale także nieuniknionym. Tak, mówimy o wzroście Big Data i o tym, jak to umożliwiło bardzo złożonej koncepcji, takiej jak sztuczna inteligencja (AI), stała się globalnym fenomenem.
Już sam ten fakt powinien dać nam wskazówkę, że AI jest niekompletna lub raczej niemożliwa bez danych oraz sposobów ich generowania, przechowywania i zarządzania. I podobnie jak wszystkie zasady są uniwersalne, dotyczy to również przestrzeni AI. Aby model AI działał bezproblemowo i zapewniał dokładne, terminowe i odpowiednie wyniki, musi być przeszkolony z wykorzystaniem wysokiej jakości danych.
Jednak ten definiujący warunek jest trudny do pokonania dla firm każdej wielkości i każdej skali. Chociaż nie brakuje pomysłów i rozwiązań rzeczywistych problemów, które mogłaby rozwiązać sztuczna inteligencja, większość z nich istniała (lub istnieje) na papierze. Jeśli chodzi o praktyczność ich implementacji, podstawową barierą staje się dostępność danych i ich dobra jakość.
Tak więc, jeśli jesteś nowy w przestrzeni AI i zastanawiasz się, jak jakość danych wpływa na wyniki AI i wydajność rozwiązań, oto obszerny opis. Ale zanim to nastąpi, szybko zrozumiemy, dlaczego dane wysokiej jakości są ważne dla optymalnej wydajności sztucznej inteligencji.
Rola danych jakościowych w wydajności AI
- Dane dobrej jakości zapewniają, że wyniki lub wyniki są dokładne i rozwiązują cel lub rzeczywisty problem.
- Brak dobrej jakości danych może skutkować niepożądanymi konsekwencjami prawnymi i finansowymi dla właścicieli firm.
- Wysokiej jakości dane mogą konsekwentnie optymalizować proces uczenia modeli AI.
- W przypadku opracowywania modeli predykcyjnych nieuniknione są dane wysokiej jakości.
5 sposobów, w jakie jakość danych może wpłynąć na rozwiązanie AI
Złe dane
Złe dane to termin zbiorczy, którego można użyć do opisania zestawów danych, które są niekompletne, nieistotne lub niedokładnie oznakowane. Pojawienie się któregokolwiek lub wszystkich z nich ostatecznie psuje modele AI. Higiena danych jest kluczowym czynnikiem w spektrum treningu AI, a im więcej zasilasz swoje modele AI złymi danymi, tym bardziej czynisz je bezużytecznymi.
Aby szybko zorientować się w skutkach złych danych, zrozum, że kilka dużych organizacji nie mogło wykorzystać pełnego potencjału modeli sztucznej inteligencji, mimo że posiadało dziesiątki lat danych klientów i danych biznesowych. Powód – w większości były to złe dane.
Stronniczość danych
Oprócz złych danych i związanych z nimi koncepcji, istnieje jeszcze jeden dręczący problem zwany stronniczością. Jest to coś, z czym firmy i przedsiębiorstwa na całym świecie walczą zmierzyć się i naprawić. Mówiąc prościej, stronniczość danych to naturalna skłonność zbiorów danych do określonego przekonania, ideologii, segmentu, demografii lub innych abstrakcyjnych pojęć.
Stronniczość danych jest pod wieloma względami niebezpieczna dla twojego projektu AI, a ostatecznie dla biznesu. Modele sztucznej inteligencji wytrenowane na podstawie tendencyjnych danych mogą wyrzucać wyniki, które są korzystne lub niekorzystne dla pewnych elementów, podmiotów lub warstw społeczeństwa.
Ponadto stronniczość danych jest w większości mimowolna, wynikająca z wrodzonych ludzkich przekonań, ideologii, skłonności i zrozumienia. Z tego powodu stronniczość danych może przenikać do dowolnej fazy szkolenia sztucznej inteligencji, takiej jak zbieranie danych, opracowywanie algorytmów, trenowanie modeli i inne. Posiadanie dedykowanego eksperta lub rekrutacja zespołu specjalistów ds. zapewnienia jakości może pomóc w złagodzeniu tendencyjności danych z systemu.
Objętość danych
Są na to dwa aspekty:
- Posiadanie ogromnych ilości danych
- I mając bardzo mało danych
Oba wpływają na jakość twojego modelu AI. Choć może się wydawać, że posiadanie ogromnych ilości danych jest dobrą rzeczą, okazuje się, że tak nie jest. Kiedy generujesz masowe ilości danych, większość z nich jest nieistotna, nieistotna lub niekompletna – złe dane. Z drugiej strony posiadanie bardzo małej ilości danych sprawia, że proces uczenia sztucznej inteligencji jest nieefektywny, ponieważ nienadzorowane modele uczenia się nie mogą działać prawidłowo przy bardzo niewielu zestawach danych.
Statystyki pokazują, że chociaż 75% firm na całym świecie dąży do opracowania i wdrożenia modeli AI dla swojej działalności, tylko 15% z nich udaje się to z powodu braku dostępności odpowiedniego typu i objętości danych. Dlatego najbardziej idealnym sposobem na zapewnienie optymalnej ilości danych dla projektów AI jest outsourcing procesu sourcingu.
Dane obecne w silosach
Czy więc, jeśli mam odpowiednią ilość danych, mój problem zostanie rozwiązany?
Cóż, odpowiedź brzmi, to zależy i dlatego jest to idealny moment, aby wydobyć na światło dzienne to, co nazywa się danymi Silosy. Dane obecne w odizolowanych miejscach lub urzędach są tak złe, jak brak danych. Oznacza to, że Twoje dane szkoleniowe AI muszą być łatwo dostępne dla wszystkich Twoich interesariuszy. Brak interoperacyjności lub dostępu do zbiorów danych skutkuje niską jakością wyników lub, co gorsza, niewystarczającą objętością do rozpoczęcia procesu szkoleniowego.
Obawy dotyczące adnotacji danych
Adnotacja do danych to ta faza rozwoju modelu AI, która dyktuje maszynom i ich algorytmom zasilającym sens tego, co jest im podawane. Maszyna jest pudełkiem niezależnie od tego, czy jest włączona, czy wyłączona. Aby zaszczepić funkcjonalność podobną do mózgu, opracowywane i wdrażane są algorytmy. Ale aby te algorytmy działały prawidłowo, neurony w postaci metainformacji poprzez adnotację danych muszą zostać wyzwolone i przesłane do algorytmów. Właśnie wtedy maszyny zaczynają rozumieć, co muszą widzieć, uzyskiwać dostęp i przetwarzać, a także co muszą zrobić w pierwszej kolejności.
Źle opatrzone adnotacjami zestawy danych mogą sprawić, że maszyny będą odbiegać od prawdy i popchnąć je do uzyskania wypaczonych wyników. Niewłaściwe modele etykietowania danych sprawiają również, że wszystkie poprzednie procesy, takie jak zbieranie danych, czyszczenie i kompilacja, stają się nieistotne, zmuszając maszyny do niewłaściwego przetwarzania zbiorów danych. Dlatego należy zadbać o to, aby dane były opatrzone adnotacjami przez ekspertów lub MŚP, które wiedzą, co robią.
Owijanie w górę
Nie możemy powtórzyć, jak ważne są dane dobrej jakości dla sprawnego funkcjonowania Twojego modelu AI. Tak więc, jeśli tworzysz rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, poświęć wymagany czas na pracę nad wyeliminowaniem tych wystąpień ze swoich operacji. Współpracuj z dostawcami danych, ekspertami i zrób wszystko, aby Twoje modele AI były szkolone wyłącznie na podstawie danych wysokiej jakości.
Powodzenia!
