Futuristinen konsepti, jonka juuret ulottuvat 60-luvun alkuun, on odottanut, että yksi pelin muuttuva hetki tulee paitsi valtavirtaksi myös väistämättömäksi. Kyllä, puhumme Big Datan noususta ja siitä, miten tämä on mahdollistanut erittäin monimutkaisen konseptin, kuten tekoälyn, tulon maailmanlaajuiseksi ilmiöksi.
Tämän tosiasian pitäisi antaa meille vihje siitä, että tekoäly on epätäydellinen tai melko mahdoton ilman tietoja ja tapoja luoda, tallentaa ja hallita niitä. Ja kuten kaikki periaatteet ovat yleismaailmallisia, tämä pätee myös AI -tilaan. Jotta tekoälymalli toimisi saumattomasti ja antaisi tarkkoja, oikea-aikaisia ja asiaankuuluvia tuloksia, se on koulutettava laadukkailla tiedoilla.
Tämä määrittelevä ehto on kuitenkin se, mitä kaikenkokoisille ja -kokoisille yrityksille on vaikea taistella. Vaikka todellisista ongelmista ei ole puutetta ideoista ja ratkaisuista, jotka tekoäly voisi ratkaista, suurin osa niistä on ollut olemassa (tai on olemassa) paperilla. Mitä tulee niiden toteuttamisen käytännöllisyyteen, tietojen saatavuudesta ja niiden hyvästä laadusta tulee ensisijainen este.
Joten, jos olet uusi AI-tilassa ja ihmettelet, miten tietojen laatu vaikuttaa tekoälyn tuloksiin ja ratkaisujen suorituskykyyn, tässä on kattava kirjoitus. Mutta ennen sitä ymmärrämme nopeasti, miksi laadukkaat tiedot ovat tärkeitä tekoälyn optimaalisen suorituskyvyn kannalta.
Laaduntiedon rooli tekoälyn suorituskyvyssä
- Hyvälaatuiset tiedot varmistavat, että tulokset ovat oikein ja että ne ratkaisevat tarkoituksen tai tosielämän ongelman.
- Laadukkaiden tietojen puute voi aiheuttaa ei -toivottuja oikeudellisia ja taloudellisia seurauksia yritysten omistajille.
- Korkealaatuiset tiedot voivat jatkuvasti optimoida tekoälymallien oppimisprosessin.
- Ennustavien mallien kehittämisessä korkealaatuinen data on väistämätöntä.
5 tapaa, joilla tietojen laatu voi vaikuttaa tekoälyratkaisuun
Huonot tiedot
Nyt huonot tiedot ovat kattava termi, jota voidaan käyttää kuvaamaan epätäydellisiä, merkityksettömiä tai epätarkasti merkittyjä tietojoukkoja. Kaikkien tai kaikkien näiden rajaaminen pilaa lopulta tekoälymallit. Tietohygienia on ratkaiseva tekijä tekoälyharjoittelussa ja mitä enemmän syöt AI -mallejasi huonoilla tiedoilla, sitä enemmän teet niistä turhia.
Jotta saisit nopeasti käsityksen huonon datan vaikutuksista, ymmärrä, että useat suuret organisaatiot eivät pystyneet hyödyntämään tekoälymalleja täysimääräisesti, vaikka heillä on ollut vuosikymmenien asiakas- ja yritystietoja. Syy - suurin osa oli huonoja tietoja.
Data Bias
Huonon datan ja sen alikonseptien lisäksi on olemassa myös toinen huolestuttava ongelma, jota kutsutaan puolueellisuudeksi. Tätä yritykset ja yritykset ympäri maailmaa kamppailevat korjaamaan ja korjaamaan. Yksinkertaisesti sanottuna datan harha on tietojoukkojen luonnollinen taipumus tiettyyn uskomukseen, ideologiaan, segmenttiin, väestötieteeseen tai muihin abstrakteihin käsitteisiin.
Tietojen harhautus on vaarallista tekoälyprojektillesi ja viime kädessä yrityksellesi monin tavoin. Tekoälymallit, jotka on koulutettu puolueellisilla tiedoilla, voivat heittää tuloksia, jotka ovat suotuisia tai epäedullisia tietyille yhteiskunnan elementeille, yhteisöille tai kerroksille.
Myös tietojen ennakkoluulo on enimmäkseen tahatonta, johtuen ihmisen luontaisista uskomuksista, ideologioista, taipumuksista ja ymmärryksestä. Tästä johtuen datavirhe voi tunkeutua mihin tahansa tekoälykoulutuksen vaiheeseen, kuten tietojen keräämiseen, algoritmien kehittämiseen, mallikoulutukseen ja muihin. Omistettu asiantuntija tai laadunvarmistusammattilaisten tiimin rekrytointi voi auttaa vähentämään järjestelmästä aiheutuvaa tiedon vääristymistä.
Tietomäärä
Tässä on kaksi näkökohtaa:
- Ottaa valtavat tietomäärät
- Ja sillä on hyvin vähän dataa
Molemmat vaikuttavat tekoälymallisi laatuun. Vaikka saattaa näyttää siltä, että valtavat tietomäärät ovat hyvä asia, käy ilmi, että se ei ole sitä. Kun tuotat suuria määriä dataa, suurin osa niistä on merkityksetöntä, merkityksetöntä tai epätäydellistä - huono data. Toisaalta, kun on hyvin vähän dataa, tekoälyn koulutusprosessi on tehoton, koska valvomattomat oppimismallit eivät voi toimia kunnolla hyvin harvoilla tietojoukoilla.
Tilastot paljastavat, että vaikka 75% yrityksistä ympäri maailmaa pyrkii kehittämään ja ottamaan käyttöön tekoälymalleja liiketoiminnalleen, vain 15% niistä onnistuu siinä, koska oikeantyyppisiä ja -määräisiä tietoja ei ole saatavilla. Joten ihanteellisin tapa varmistaa optimaalinen tietomäärä tekoälyprojekteillesi on ulkoistaa hankintaprosessi.
Tiedot läsnä siiloissa
Joten jos minulla on riittävästi tietoa, onko ongelma ratkaistu?
No, vastaus on, se riippuu ja siksi tämä on täydellinen aika tuoda esiin niin sanottu data siilot. Erillisissä paikoissa tai viranomaisissa olevat tiedot ovat yhtä huonoja kuin ei tietoja. Eli kaikkien sidosryhmiesi on oltava helposti saatavilla tekoälyharjoitustiedoistasi. Yhteentoimivuuden tai tietojoukkojen saatavuuden puute johtaa tulosten huonoon laatuun tai huonompaan, riittämättömään määrään harjoitusprosessin käynnistämiseksi.
Tietojen huomautukset
Tietojen merkintä on se vaihe AI -mallin kehittämisessä, joka sanelee koneet ja niiden virta -algoritmit ymmärtämään, mitä niille syötetään. Kone on laatikko riippumatta siitä, onko se päällä vai pois päältä. Aivojen kaltaisen toiminnallisuuden lisäämiseksi kehitetään ja otetaan käyttöön algoritmeja. Mutta jotta nämä algoritmit toimisivat kunnolla, neuronit metatiedon muodossa tietojen merkintöjen kautta on laukaistava ja lähetettävä algoritmeille. Juuri silloin koneet alkavat ymmärtää, mitä heidän on nähtävä, käytettävä ja käsiteltävä ja mitä heidän on ensinnäkin tehtävä.
Huonosti huomautetut tietojoukot voivat saada koneet poikkeamaan todellisesta ja saada ne tuottamaan vääristyneitä tuloksia. Väärät tietojen merkintämallit tekevät myös kaikista aiemmista prosesseista, kuten tietojen keräämisestä, puhdistamisesta ja kokoamisesta, merkityksettömiä pakottamalla koneet käsittelemään tietojoukkoja väärin. On siis huolehdittava parhaalla mahdollisella tavalla siitä, että asiantuntijat tai pk -yritykset, jotka tietävät mitä tekevät, merkitsevät tiedot.
Käärimistä
Emme voi toistaa laadukkaan datan tärkeyttä tekoälymallisi moitteettoman toiminnan kannalta. Jos siis kehität tekoälykäyttöistä ratkaisua, käytä tarvittavaa aikaa näiden tapausten poistamiseen toiminnastasi. Työskentele tietojen toimittajien, asiantuntijoiden kanssa ja tee kaikkesi varmistaaksesi, että tekoälymallisi saavat koulutusta vain korkealaatuisen datan avulla.
Onnea!
