Când avem de-a face cu inteligența artificială (AI), uneori recunoaștem doar eficiența și acuratețea sistemului decizional. Nu reușim să identificăm luptele nespuse ale implementărilor AI la celălalt capăt al spectrului. Drept urmare, companiile investesc prea mult în ambițiile lor și ajung să obțină un ROI dezamăgitor. Din păcate, acesta este un scenariu pe care multe companii îl experimentează atunci când trec prin procesul de implementare a AI.
După examinarea cauzelor unui ROI slab, inclusiv sisteme AI ineficiente, lansări întârziate de produse sau orice alte deficiențe în ceea ce privește implementarea AI, factorul comun care este expus sunt de obicei datele proaste.
Oamenii de știință de date nu pot face decât atât. Dacă li se prezintă seturi de date inadecvate, nu vor recupera informații utile. Adesea, ei trebuie să lucreze cu date care sunt inutilizabile, inexacte, irelevante sau toate cele de mai sus. Costul datelor proaste devine rapid evident financiar și tehnic odată ce informațiile trebuie implementate într-un proiect.
Potrivit unui studiu de TechRepublic, care sa concentrat pe gestionarea AI și ML, datele proaste au determinat 59% dintre întreprinderile participante să calculeze greșit cererea. În plus, 26% dintre respondenți au ajuns să vizeze perspective greșite.
Această postare va explora consecințele datelor proaste și cum puteți evita irosirea resurselor și a genera un ROI semnificativ din faza dvs. de instruire AI.
Să începem.
Ce sunt datele proaste?
Garbage in Garbage Out este protocolul urmat de sistemele de învățare automată. Dacă introduceți date proaste în modulul dvs. ML în scopuri de instruire, acestea vor oferi rezultate proaste. Introducerea de date de calitate scăzută în sistemul dvs. pune produsul sau serviciul dvs. în pericol de a fi defect. Pentru a înțelege mai bine conceptul de date proaste, mai jos sunt trei exemple comune:
- Orice date incorecte – de exemplu, numere de telefon în locul adreselor de e-mail
- Date incomplete sau lipsă – dacă valorile cruciale lipsesc, datele nu sunt utile
- Date părtinitoare – integritatea datelor și rezultatele acestora sunt compromise din cauza prejudiciului voluntar sau involuntar
De cele mai multe ori, datele cu care sunt prezentate analiștilor pentru a instrui modulele AI sunt inutile. De obicei, cel puțin unul dintre exemplele de mai sus există. Lucrul cu informații inexacte îi obligă pe oamenii de știință în date să-și petreacă timpul prețios curățând datele în loc să le analizeze sau să-și antreneze sistemele.
O stare a științei datelor și a analizei raportează dezvăluie că aproape 24% dintre oamenii de știință de date petrec până la 20 de ore din timpul lor căutând și pregătind date. Studiul a mai constatat că încă 22% au petrecut 10-19 ore ocupându-se de date proaste, în loc să-și folosească expertiza pentru a construi sisteme mai eficiente.
Acum că putem recunoaște datele proaste, haideți să discutăm despre cum acestea vă pot împiedica să vă atingeți ambițiile cu AI.
Consecințele datelor proaste asupra afacerii dvs
Pentru a explica măsura în care datele proaste au asupra obiectivelor dvs., să facem un pas înapoi. Dacă un cercetător de date își petrece până la 80% din timp curățând datele, productivitatea scade dramatic (atât individual, cât și colectiv). Resursele dumneavoastră financiare sunt alocate unei echipe înalt calificate, care își petrece cea mai mare parte a timpului lucrând redundant.
Lasă asta chiuvetă inch
Nu numai că irosești bani plătind un profesionist cu înaltă calificare pentru a introduce datele, dar și durata necesară pentru a vă instrui sistemele AI este amânată din cauza lipsei de date de calitate (proiectele dvs. durează cu 40% mai mult timp pentru a fi finalizate). Oferirea unei lansări rapide a unui produs nu este în totalitate, oferind concurenței dvs. un avantaj competitiv dacă își folosesc eficient oamenii de știință de date.
Datele proaste nu necesită doar timp pentru a trata. Poate epuiza resurse și din perspectivă tehnică. Mai jos sunt câteva consecințe semnificative:
- Menținerea și stocarea datelor proaste este costisitoare din punct de vedere al timpului și al costurilor.
- Datele proaste pot epuiza resursele financiare. Studiile arată că aproape 9.7 milioane sunt irosite de companiile care se confruntă cu date proaste.
- Dacă produsul tău final este inexact, lent sau irelevant, vei pierde rapid credibilitatea pe piață.
- Datele proaste vă pot inhiba proiectele AI, deoarece majoritatea companiilor nu recunosc întârzierile asociate cu curățarea seturilor de date inadecvate.
Cum pot proprietarii de afaceri să evite datele proaste?
Soluția cea mai logică este să fii pregătit. Având o viziune bună și un set de obiective pentru ambițiile dvs. de implementare a AI poate ajuta proprietarii de afaceri să evite multe probleme legate de datele proaste. Următorul este să aveți o strategie sensibilă pentru a descompune toate cazurile de utilizare probabile cu sistemele AI.
Odată ce afacerea este pregătită corect pentru implementarea AI, următorul pas este să lucrezi cu o persoană cu experiență furnizor de colectare a datelor cum ar fi experții de la Shaip, pentru a furniza, adnota și furniza date relevante de calitate, adaptate pentru proiectul dvs. La Shaip, avem un modus operandi incredibil în ceea ce privește colectarea și adnotarea datelor. După ce am lucrat cu sute de clienți în trecut, ne asigurăm că standardele dvs. de calitate a datelor sunt îndeplinite la fiecare pas al procesului de implementare a AI.
Urmăm metrici stricte de evaluare a calității pentru a califica datele pe care le colectăm și implementăm o procedură etanșă de gestionare a datelor proaste folosind cele mai bune practici. Metodele noastre vă vor permite să vă antrenați sistemele AI cu cele mai precise și precise date disponibile în nișa dvs.
Rezervați astăzi o consultație individuală cu noi pentru a vă accelera strategia de date de antrenament AI.