Un concept futurist care își are rădăcinile datând de la începutul anilor 60 a așteptat ca acel moment de schimbare a jocului să devină nu doar mainstream, ci și inevitabil. Da, vorbim despre creșterea Big Data și despre modul în care acest lucru a făcut posibil ca un concept extrem de complex precum Inteligența Artificială (AI) să devină un fenomen global.
Acest fapt ar trebui să ne dea indiciu că AI este incompletă sau mai degrabă imposibilă fără date și modalități de a le genera, stoca și gestiona. Și cum toate principiile sunt universale, acest lucru este valabil și în spațiul AI. Pentru ca un model AI să funcționeze fără probleme și să ofere rezultate precise, în timp util și relevante, acesta trebuie să fie antrenat cu date de înaltă calitate.
Cu toate acestea, această condiție definitorie este cu care companiilor de toate dimensiunile și dimensiunile le este greu să se lupte. Deși nu există lipsă de idei și soluții la problemele din lumea reală care ar putea fi rezolvate de AI, majoritatea dintre ele au existat (sau există) pe hârtie. Când vine vorba de caracterul practic al implementării lor, disponibilitatea datelor și calitatea lor bună devine o barieră principală.
Deci, dacă sunteți nou în spațiul AI și vă întrebați cum afectează calitatea datelor rezultatele AI și performanța soluțiilor, iată un articol cuprinzător. Dar înainte de asta, să înțelegem rapid de ce datele de calitate sunt importante pentru performanța optimă a AI.
Rolul datelor de calitate în performanța AI
- Datele de bună calitate asigură că rezultatele sau rezultatele sunt exacte și că rezolvă un scop sau o problemă din lumea reală.
- Lipsa datelor de bună calitate ar putea aduce consecințe juridice și financiare nedorite proprietarilor de afaceri.
- Datele de înaltă calitate pot optimiza în mod constant procesul de învățare al modelelor AI.
- Pentru dezvoltarea modelelor predictive, datele de înaltă calitate sunt inevitabile.
5 moduri în care calitatea datelor vă poate afecta soluția AI
Date proaste
Acum, datele proaste sunt un termen umbrelă care poate fi folosit pentru a descrie seturi de date care sunt incomplete, irelevante sau etichetate incorect. Apariția oricăror sau a tuturor acestora strica în cele din urmă modelele AI. Igiena datelor este un factor crucial în spectrul de instruire AI și cu cât vă hrăniți mai mult modelele AI cu date proaste, cu atât le faceți mai inutile.
Pentru a vă face o idee rapidă despre impactul datelor proaste, înțelegeți că mai multe organizații mari nu au putut valorifica modelele AI la potențialul lor complet, în ciuda faptului că au deținut decenii de date despre clienți și afaceri. Motivul – majoritatea au fost date proaste.
Prejudicierea datelor
În afară de datele proaste și subconceptele lor, există o altă îngrijorare care afectează, numită părtinire. Acesta este un lucru pe care companiile și întreprinderile din întreaga lume se luptă să-l abordeze și să-l repare. Cu cuvinte simple, părtinirea datelor este înclinația naturală a seturilor de date către o anumită credință, ideologie, segment, demografie sau alte concepte abstracte.
Prejudecățile de date sunt periculoase pentru proiectul dvs. AI și, în cele din urmă, pentru afacerea dvs. în multe moduri. Modelele AI antrenate cu date părtinitoare ar putea arunca rezultate favorabile sau nefavorabile anumitor elemente, entități sau straturi ale societății.
De asemenea, părtinirea datelor este în mare parte involuntară, decurgând din credințele umane înnăscute, ideologii, înclinații și înțelegere. Datorită acestui fapt, părtinirea datelor ar putea pătrunde în orice fază a instruirii AI, cum ar fi colectarea de date, dezvoltarea algoritmului, antrenamentul modelului și multe altele. Având un expert dedicat sau recrutarea unei echipe de profesioniști în asigurarea calității, vă pot ajuta să atenuați prejudecățile de date din sistemul dumneavoastră.
Volumul datelor
Există două aspecte în acest sens:
- Avand volume masive de date
- Și având foarte puține date
Ambele afectează calitatea modelului dvs. AI. Deși ar putea părea că a avea volume masive de date este un lucru bun, se dovedește că nu este. Când generați volume de date în vrac, cele mai multe ajung să fie nesemnificative, irelevante sau incomplete - date proaste. Pe de altă parte, având foarte puține date, procesul de instruire AI este ineficient, deoarece modelele de învățare nesupravegheate nu pot funcționa corect cu foarte puține seturi de date.
Statisticile arată că, deși 75% dintre companiile din întreaga lume urmăresc să dezvolte și să implementeze modele AI pentru afacerile lor, doar 15% dintre ele reușesc să facă acest lucru din cauza lipsei de disponibilitate a tipului și volumului de date potrivite. Așadar, cea mai ideală modalitate de a asigura volumul optim de date pentru proiectele tale AI este să externalizezi procesul de aprovizionare.
Date prezente în silozuri
Deci, dacă am un volum adecvat de date, problema mea este rezolvată?
Ei bine, răspunsul este, depinde și de aceea acesta este momentul perfect pentru a scoate la lumină ceea ce se numește date silozuri. Datele prezente în locuri izolate sau autorități sunt la fel de proaste ca nicio dată. Adică, datele tale de antrenament AI trebuie să fie ușor accesibile de către toate părțile interesate. Lipsa interoperabilității sau a accesului la seturile de date are ca rezultat o calitate slabă a rezultatelor sau, mai rău, un volum inadecvat pentru a demara procesul de formare.
Preocupări privind adnotarea datelor
Adnotarea datelor este acea fază a dezvoltării modelului AI care dictează mașinile și algoritmii lor de alimentare pentru a înțelege ceea ce le este alimentat. O mașină este o cutie, indiferent dacă este pornită sau oprită. Pentru a insufla o funcționalitate similară creierului, algoritmi sunt dezvoltați și implementați. Dar pentru ca acești algoritmi să funcționeze corect, neuronii sub formă de meta-informații prin adnotarea datelor, trebuie să fie declanșați și transmiși către algoritmi. Exact atunci mașinile încep să înțeleagă ce trebuie să vadă, să acceseze și să proceseze și ce trebuie să facă în primul rând.
Seturile de date prost adnotate pot face ca mașinile să se abate de la ceea ce este adevărat și le pot împinge să ofere rezultate distorsionate. Modelele greșite de etichetare a datelor fac, de asemenea, irelevante toate procesele anterioare, cum ar fi colectarea datelor, curățarea și compilarea, forțând mașinile să proceseze greșit seturile de date. Prin urmare, trebuie să se acorde o atenție maximă pentru a se asigura că datele sunt adnotate de experți sau IMM-uri, care știu ce fac.
Încheierea
Nu putem reitera importanța datelor de bună calitate pentru buna funcționare a modelului dvs. AI. Deci, dacă dezvoltați o soluție bazată pe inteligență artificială, acordați-vă timpul necesar pentru a lucra la eliminarea acestor instanțe din operațiunile dvs. Lucrați cu furnizori de date, experți și faceți tot ce este necesar pentru a vă asigura că modelele dvs. AI sunt instruite numai cu date de înaltă calitate.
Mult noroc!
