Kiedy mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją (AI), czasami dostrzegamy jedynie sprawność i trafność systemu podejmowania decyzji. Nie udaje nam się zidentyfikować nieopisanych zmagań implementacji sztucznej inteligencji na drugim końcu spektrum. W rezultacie firmy za dużo inwestują w swoje ambicje i kończą z niezadowalającym zwrotem z inwestycji. Niestety jest to scenariusz, którego doświadcza wiele firm przechodząc przez proces wdrożenia AI.
Po przeanalizowaniu przyczyn niskiego zwrotu z inwestycji, w tym niewydajnych systemów sztucznej inteligencji, opóźnionych premier produktów lub innych niedociągnięć we wdrażaniu sztucznej inteligencji, wspólnym czynnikiem, który jest ujawniany, są zwykle złe dane.
Analitycy danych mogą zrobić tylko tyle. Jeśli zostaną im przedstawione nieodpowiednie zestawy danych, nie odzyskają żadnych przydatnych informacji. Często muszą pracować z danymi, które są bezużyteczne, niedokładne, nieistotne lub wszystkie powyższe. Koszt złych danych szybko staje się widoczny finansowo i technicznie, gdy informacja musi zostać zaimplementowana w projekcie.
Według badanie przez TechRepublic, która skupiała się na zarządzaniu AI i ML, złe dane spowodowały, że 59% uczestniczących przedsiębiorstw przeliczyło popyt. Ponadto 26% respondentów skierowało się do niewłaściwych perspektyw.
W tym poście omówimy konsekwencje złych danych oraz sposoby uniknięcia marnowania zasobów i wygenerowania znaczącego zwrotu z inwestycji w fazie szkolenia AI.
Zacznijmy.
Co to są złe dane?
Garbage in Garbage Out to protokół stosowany przez systemy uczenia maszynowego. Jeśli wprowadzisz złe dane do swojego modułu ML w celach szkoleniowych, przyniesie to złe wyniki. Wprowadzanie danych o niskiej jakości do systemu naraża produkt lub usługę na ryzyko wadliwości. Aby lepiej zrozumieć pojęcie złych danych, poniżej znajdują się trzy typowe przykłady:
- Wszelkie dane, które są nieprawidłowe – np. numery telefonów w miejscu adresów e-mail
- Niekompletne lub brakujące dane – brak kluczowych wartości oznacza, że dane są nieprzydatne
- Stronnicze dane – integralność danych i ich wyników jest zagrożona z powodu dobrowolnych lub mimowolnych uprzedzeń
W większości przypadków dane, które są przedstawiane analitykom w celu szkolenia modułów AI, są bezużyteczne. Zwykle istnieje co najmniej jeden z powyższych przykładów. Praca z niedokładnymi informacjami zmusza analityków danych do poświęcenia cennego czasu na czyszczenie danych zamiast na ich analizę lub szkolenie systemów.
Stan nauki o danych i analityki raport ujawnia, że prawie 24% naukowców zajmujących się danymi spędza do 20 godzin na wyszukiwaniu i przygotowywaniu danych. Badanie wykazało również, że dodatkowe 22% spędziło 10-19 godzin na radzeniu sobie ze złymi danymi, zamiast wykorzystywać swoją wiedzę do budowy bardziej wydajnych systemów.
Teraz, gdy potrafimy rozpoznać złe dane, omówmy, w jaki sposób mogą one przeszkodzić w osiągnięciu Twoich ambicji dzięki sztucznej inteligencji.
Konsekwencje złych danych dla Twojej firmy
Aby wyjaśnić, w jakim stopniu złe dane wpływają na Twoje cele, cofnijmy się o krok. Jeśli naukowiec zajmujący się danymi spędza do 80% swojego czasu na czyszczeniu danych, wydajność dramatycznie spada (zarówno indywidualnie, jak i zbiorowo). Twoje zasoby finansowe są przydzielane wysoko wykwalifikowanemu zespołowi spędzającemu większość czasu na wykonywaniu zbędnej pracy.
Niech to tonąć widok
Nie tylko marnujesz pieniądze, płacąc wysoko wykwalifikowanemu profesjonaliście za wprowadzanie danych, ale także czas wymagany do szkolenia systemów sztucznej inteligencji zostaje odłożony z powodu braku dane dotyczące jakości (Twoje projekty zajmują 40% więcej czasu na ukończenie). Szybkie wprowadzenie produktu na rynek nie wchodzi w grę, co daje konkurencji przewagę nad konkurencją, jeśli efektywnie wykorzystają swoich analityków danych.
Złe dane są nie tylko czasochłonne. Może również wyczerpać zasoby z technicznego punktu widzenia. Poniżej kilka istotnych konsekwencji:
- Utrzymanie i przechowywanie złych danych jest kosztowne pod względem czasu i kosztów.
- Złe dane mogą wyczerpać zasoby finansowe. Badania pokazują, że prawie 9.7 mln jest marnowane przez firmy zajmujące się złymi danymi.
- Jeśli Twój produkt końcowy jest niedokładny, powolny lub nieistotny, szybko stracisz wiarygodność na rynku.
- Złe dane mogą hamować Twoje projekty AI, ponieważ większość firm nie rozpoznaje opóźnień związanych z czyszczeniem nieodpowiednich zbiorów danych.
Jak właściciele firm mogą unikać złych danych?
Należy przygotować najbardziej logiczne rozwiązanie. Posiadanie dobrej wizji i zestawu celów w zakresie realizacji ambicji związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji może pomóc właścicielom firm uniknąć wielu problemów związanych ze złymi danymi. Następnym krokiem jest opracowanie rozsądnej strategii, która pozwoli rozbić wszystkie prawdopodobne przypadki użycia systemów AI.
Gdy biznes jest już prawidłowo przygotowany do wdrożenia AI, kolejnym krokiem jest współpraca z doświadczonym dostawca gromadzenia danych jak eksperci w Shaip, aby pozyskiwać, opisywać i dostarczać odpowiednie dane dostosowane do Twojego projektu. W Shaip mamy niesamowity modus operandi w zakresie gromadzenia danych i adnotacji. Pracując z setkami klientów w przeszłości, zapewniamy spełnienie standardów jakości Twoich danych na każdym etapie procesu wdrażania AI.
Przestrzegamy rygorystycznych mierników oceny jakości, aby zakwalifikować zbierane przez nas dane i wdrożyć szczelną procedurę zarządzania złymi danymi przy użyciu najlepszych praktyk. Nasze metody pozwolą Ci szkolić systemy AI z najbardziej precyzyjnymi i dokładnymi danymi dostępnymi w Twojej niszy.
Zarezerwuj z nami indywidualną konsultację już dziś, aby przyspieszyć strategię dotyczącą danych treningowych AI.